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Desplegaré tu modelo de machine learning en producción usando mlops
Ingeniería de la ventaja de tu negocio con agentes de IA personalizados y soluciones de ML
Soy ingeniero de ML/IA y MBA especializado en la convergencia de la ingeniería técnica y la transformación empresarial. No solo escribo código; construyo sistemas de IA listos para producción diseñado...
Acerca de este Servicio
Deja de permitir que tus modelos mueran en un Jupyter Notebook.
Tomaré tu modelo de Machine Learning entrenado y lo convertiré en una API escalable y lista para producción que tu equipo de software podrá usar realmente.
Como Ingeniero ML Senior, no solo "subo" código. Construyo entornos MLOps robustos que aseguran que tu modelo sea estable, rápido y fácil de actualizar.
Lo que ofrezco:
- Empaquetado de modelos: Containerización de modelos con Docker para capacidad de "ejecutar en cualquier lugar".
- Desarrollo de API: Creación de endpoints de alto rendimiento usando FastAPI o Flask.
- Despliegue en la nube: Configuración experta en AWS (SageMaker/EC2), Google Cloud (Vertex AI) o Azure.
- Pipeline CI/CD: Automatización de tu flujo de despliegue con GitHub Actions o GitLab CI.
- Monitoreo: Configuración de registros básicos para seguir el rendimiento del modelo y "deriva".
La pila tecnológica: Docker, Kubernetes, FastAPI, AWS/GCP, MLflow y GitHub Actions.
¿Listo para pasar de investigación a producción? Hagamos que tu modelo esté en línea.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
API:
Azure Face API
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
Azure ML Studio
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué plataformas en la nube soportan?
Soy competente en AWS, Google Cloud (GCP) y Azure. Para proyectos más pequeños o startups, también puedo desplegar en plataformas más económicas como Render, Railway o Heroku.
¿Proporcionas monitoreo del modelo?
Sí, en el paquete Premium, configuro monitoreo para seguir la latencia de la API y la "deriva" básica del modelo (cuando el modelo se vuelve menos preciso con el tiempo). Esto es una parte fundamental de un flujo de trabajo MLOps maduro.
¿Qué pasa si mi modelo es demasiado grande para servidores estándar?
Me especializo en optimización de modelos. Puedo usar técnicas como cuantización o sugerir instancias optimizadas para GPU (como AWS p3/g4) para asegurar que tu modelo funcione eficientemente sin exceder tu presupuesto.
¿Puedes trabajar con LLMs o IA generativa?
Sí. Puedo desplegar envoltorios personalizados de LLM, configurar pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) y optimizar la inferencia para modelos alojados en Hugging Face.
