Desplegaré tu modelo de ML en AWS de manera profesional

Sacar un modelo de un notebook es un trabajo diferente a construirlo. La producción implica gestionar el tráfico, fallar de manera elegante, ser monitoreado y mantenerse actualizado a medida que los datos cambian. Transformo modelos entrenados en infraestructura sobre la que puedes construir productos.

Soy científico de datos e ingeniero con más de 10 años de experiencia en implementar ML en producción, incluyendo en una startup de logística donde lideré la ciencia de datos y la ingeniería en sistemas en vivo.

Lo que obtienes:

• Tu modelo envuelto en una API limpia y probada (FastAPI, esquemas tipados)
• Dockerizado y desplegado en AWS, GCP, Azure o en tu propio servidor
• Autenticación, limitación de tasa, manejo de errores, registro de logs
• CI/CD mediante GitHub Actions
• Opcional: pipelines de entrenamiento, detección de deriva, retraining automatizado, paneles de monitoreo

Funciona con: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, ONNX, modelos personalizados.

Antes de ordenar, envíame un mensaje con el tipo de modelo y el tráfico esperado. Los sistemas de tráfico bajo y alto requieren diferentes enfoques.