Containerizaré y desplegaré tu modelo de ML con Docker y FastAPI

Has entrenado un modelo de aprendizaje automático, pero un cuaderno o archivo .pkl no es algo que cualquiera pueda usar. Transformo tu modelo entrenado en una API o aplicación real y funcional.

LO QUE ENTREGARÉ

• Tu modelo envuelto en un endpoint de FastAPI.
• Totalmente Dockerizado, funciona en cualquier lugar, sin problemas de works on my machine.
• Documentación clara de entrada/salida para que sepas exactamente cómo llamarlo.
• Opcional: una interfaz sencilla en Streamlit, o una URL pública en Render/Hugging Face Spaces

POR QUÉ TRABAJAR CONMIGO

Construyo y despliego sistemas de ML en producción; actualmente tengo 4 aplicaciones en vivo en Hugging Face Spaces (usuario: Ayeshaaaa17), cubriendo modelos XGBoost, Random Forest y deep learning (BiLSTM, CNN) en contextos médicos y de investigación. También soy investigadora publicada como primera autora (Springer Nature, 2026), así que sé cómo manejar un modelo correctamente, no solo envolverlo y esperar lo mejor.

PARA QUIÉN ES ESTO

• Terminaste un modelo en Colab/Jupyter y no sabes cómo desplegarlo.
• Necesitas una API rápida para un hackathon, MVP o demo para cliente.
• Quieres convertir tu modelo en algo que una persona sin conocimientos técnicos pueda usar realmente.

Envíame tu archivo de modelo (o un enlace de Colab/GitHub), y te diré exactamente qué paquete usar, generalmente en un par de horas.