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Containerizaré y desplegaré tu modelo de machine learning
Shulyak Evgenei
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas llevar tu modelo de Machine Learning de Jupyter Notebook a producción? Yo containerizaré y desplegaré tus modelos ML en APIs de microservicios de alto rendimiento y listas para producción.
Lo que ofrezco:
Wrapper FastAPI: Convierte tus modelos PyTorch, ONNX o Scikit-Learn en APIs REST limpias con documentación Swagger automática.
Dockerización: Crea Dockerfiles optimizados de múltiples etapas y configuraciones docker-compose para una implementación confiable en diferentes plataformas.
Producción MLOps lista: Implementa configuraciones seguras, rutas de inferencia optimizadas y comentarios detallados en el código.
Integración con bases de datos: Conecta sin problemas tu pipeline con bases de datos (PostgreSQL/Redis) para aplicaciones con estado.
Frameworks soportados: Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, ONNX.
¿Por qué elegirme?
Código limpio, eficiente y bien documentado.
Enfoque en reducir la huella del container y en una inferencia rápida.
Comunicación profesional y soporte confiable.
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos discutir la arquitectura y los requisitos específicos de tu modelo.
Conoce a Shulyak Evgenei
Shulyak Evgenei
MLOps and DevOps Engineer, Production ML Deployment
- DeBielorrusia
- Miembro desdejun 2026
Idiomas
Ruso, Inglés
I am an MLOps and DevOps Engineer focused on bringing Machine Learning models into production environments. I specialize in infrastructure automation, Docker/Kubernetes containerization, and building robust CI/CD pipelines for AI and software applications.
Whether you need to wrap a model into a production-ready FastAPI, set up experiment tracking, or optimize your server infrastructure, I build efficient, secure, and cost-optimized environments. Let's streamline your workflows and get your code running smoothly.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué debo proporcionar para comenzar?
Por favor, proporciona tu archivo de modelo entrenado (.pth, .onnx, .h5, etc.), un script de ejemplo que muestre cómo realizar inferencias y cualquier requisito de dependencia específico.
