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Desplegaré tu modelo de ML como un servicio de fastapi en Docker
La adversidad me hizo crecer muy rápido
Ingeniero en Ciencia de Datos y Machine Learning con 6 años de experiencia diseñando y desplegando soluciones empresariales de principio a fin que optimizan el flujo de trabajo. Me especializo en tran...
Acerca de este Servicio
¿Te cuesta llevar modelos de machine learning desde notebooks de Jupyter a sistemas listos para producción? Como ingeniero de MLOps con experiencia, puenteo la brecha entre ciencia de datos e ingeniería de producción.
Containerizo modelos, hago seguimiento de experimentos, configuro pruebas automatizadas o despliego pipelines en la nube adaptados a tus necesidades.
Pila principal de MLOps:
- Seguimiento y versionado de experimentos: MLflow
- Containerización: Docker
- Desarrollo de API: FastAPI (con documentación Swagger)
- Pruebas y aseguramiento de calidad: Pytest
- Automatización CI/CD: GitHub Actions
- Despliegue en la nube: Microsoft Azure
- Pipelines de datos: BeautifulSoup y Selenium (para adquisición de datos)
¿Por qué elegirme?
Experiencia de extremo a extremo: Historial comprobado en despliegue de sistemas complejos, desde pipelines de análisis en tiempo real hasta aplicaciones de visión por computadora y NLP.
Enfocado en producción: Código limpio y modular con pruebas automatizadas que minimizan errores y reducen falsos positivos.
Comunicación clara: Actualizaciones regulares y documentación completa para que tu equipo pueda mantener el sistema fácilmente después de la entrega.
¡Convirtamos tu modelo de machine learning en un activo de producción robusto hoy mismo! Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu stack personalizado.
Dominio:
Aprendizaje automático
•
Análisis de Series Temporales
Lenguaje de programación:
Python
Tecnología:
Python
•
scikit-learn
•
MLflow
•
Pandas
•
Excel
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué pasa si ya tengo un modelo pero no sé cómo desplegarlo?
Tomaré los artefactos de tu modelo entrenado (.pkl, .h5, etc.) y los transformaré en un activo listo para producción. Esto incluye containerización (Docker), construcción de una API con FastAPI y configuración de CI/CD para un despliegue confiable en Azure.
¿Gestionas el proceso de adquisición de datos si los datos no están listos?
Sí. Tengo experiencia implementando pipelines de ingestión de datos usando web scraping (BeautifulSoup, Selenium) o manejando conjuntos de datos preexistentes. Podemos definir el esquema de datos necesario durante la fase de alcance.
¿Qué incluye específicamente "end-to-end MLOps"?
Incluye todo el ciclo de vida: desde el seguimiento de experimentos y versionado de modelos con MLflow, hasta pruebas automatizadas (Pytest), construcción de la API y despliegue de infraestructura estable mediante CI/CD y Azure.
¿Este setup es adecuado para predicciones en tiempo real o solo procesamiento por lotes?
Mi stack (FastAPI y Docker) está diseñado para alto rendimiento y baja latencia, por lo que es ideal para APIs de inferencia en tiempo real. Podemos adaptar la arquitectura para cumplir con tus requisitos específicos de velocidad de predicción.
¿Puedes integrar el sistema con mi infraestructura en la nube existente (por ejemplo, Azure)?
Sí. Me especializo en desplegar sistemas de ML robustos directamente en Microsoft Azure. Aseguraremos una integración sin problemas, usando GitHub Actions para orquestar y desplegar pipelines automáticamente.
