Desplegaré y pondré en producción modelos de ml usando fastapi y mlops

Jupyter Notebooks son donde los modelos de ML van a morir.

No dejes que tu inversión desaparezca en un archivo .ipynb. Has construido un modelo potente, pero ahora enfrentas la "pared de producción": inferencia lenta, costos crecientes en la nube e inestabilidad. La mayoría de los desarrolladores construyen modelos; yo construyo la máquina de alto rendimiento que los mantiene funcionando 24/7.

Soy Muhammad Abubakar Nadeem, un ingeniero senior en AI/ML. He creado plataformas de nivel producción (incluyendo sistemas de tutoría a escala universitaria) con pipelines avanzados de RAG, búsqueda semántica y backend en tiempo real con Kafka. No solo escribo código, diseño sistemas que escalan.

Lo que recibirás:

• Servicio de alta velocidad: backend en FastAPI optimizados para latencias inferiores a un segundo.
• Excelencia en MLOps: CI/CD automatizado, seguimiento con MLflow y control de versiones con DVC.
• Despliegue: manifiestos completos de Docker + Kubernetes para AWS, GCP o Azure.
• Observabilidad: paneles de Prometheus y Grafana para detectar deriva y latencia.
• Optimización de inferencia: cuantización (ONNX/TensorRT) para reducir costos de infraestructura.

Especialización en:

Visión por computadora (YOLO), NLP/LLMs (vLLM/Triton) y pipelines de datos en tiempo real.

Envíame un mensaje con tu stack tecnológico y transformemos tu experimento en una función de producción confiable hoy mismo.