dockerizaré tu aplicación de ml o llm con endpoint de fastapi

Containerizaré tu modelo de ML o aplicación de LLM con Docker y crearé un endpoint de FastAPI listo para producción.

Antes de poder desplegar cualquier modelo de ML en producción, necesita ser containerizado. Tomaré tu código en Python y lo convertiré en una imagen de Docker lista para producción con una API REST limpia.

Soy un ingeniero de MLOps con más de 4 años de experiencia desplegando sistemas de ML. He construido pipelines que procesan 2TB/día y desplegado aplicaciones de LLM que sirven a miles de usuarios.

Lo que entrego

 Imagen de Docker

• Dockerfile de múltiples etapas optimizado para tamaño mínimo de la imagen
• Gestión adecuada de dependencias (requirements.txt o pyproject.toml)
• Configuración lista para producción

 API REST de FastAPI

• Endpoints limpios y documentados
• Endpoint de verificación de estado (/health)
• Validación de entrada con modelos Pydantic
• Manejo adecuado de errores
• Soporte asíncrono para alta concurrencia

 Configuración para pruebas locales

• Archivo docker-compose para pruebas fáciles en local
• Solicitudes de API de ejemplo (comandos curl)
• Configuración de variables de entorno

 Documentación

• Cómo construir y ejecutar el contenedor
• Documentación de los endpoints con ejemplos
• Guía de configuración para variables de entorno

Stack tecnológico

ComponentesTecnologíaContenerizaciónDockerAPI FrameworkFastAPI (Python)Servidor WebGunicorn + Uvicorn