Construiré tu pipeline de mlops y desplegaré modelos de ml con fastapi

¿Tienes un modelo de IA o aprendizaje automático que funciona en un cuaderno pero es difícil de desplegar de manera confiable?

Desplegaré o solucionaré los problemas de tu modelo usando FastAPI, Docker y ingeniería práctica de MLOps.

Dependiendo de tu paquete, puedo ofrecer:

• Endpoints de inferencia con FastAPI
• Contenerización con Docker
• Carga de modelos y pipelines de predicción
• Configuración del entorno y dependencias
• Verificaciones de salud y documentación de API
• Solución de problemas de despliegue
• Seguimiento de experimentos o modelos con MLflow
• Integración continua y despliegue con GitHub Actions
• Despliegue en Kubernetes o en la nube
• Registro y monitoreo básico
• Documentación del despliegue

Este servicio soporta modelos de aprendizaje automático, aplicaciones RAG, APIs de LLM, sistemas de visión por computadora y servicios de inferencia en Python.

Los cargos por la nube, GPU, API e infraestructura no están incluidos. El entrenamiento del modelo, el desarrollo principal de la aplicación y múltiples entornos requieren una oferta personalizada.

Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar con tu framework, estado del repositorio, problema actual y objetivo del despliegue.