Desplegaré tu modelo de ML con una pipeline completa de MLops

¿Tu modelo de ML está atascado en un cuaderno mientras tu negocio espera? Despliegue y monitoreo son donde la mayoría de los proyectos de ML fracasan.

Construiré una pipeline de MLops lista para producción usando MLflow, Docker, AWS SageMaker y GitHub Actions para que tu modelo sirva predicciones vía API y se reentrene automáticamente.

Lo que obtienes

• Containerización del modelo con Docker y API REST de FastAPI para inferencia en tiempo real
• Seguimiento de experimentos con MLflow, control de versiones del modelo y registro de modelos
• Pipeline de CI/CD con pruebas automatizadas, validación y despliegue sin tiempo de inactividad
• Despliegue en AWS en EC2, SageMaker, Lambda o ECS
• Control de versiones de datos con DVC para reproducibilidad total de la pipeline
• Detección de drift y monitoreo del rendimiento del modelo con alertas
• Pipeline de reentrenamiento automático activado por nuevos datos o caída en rendimiento
• Infraestructura como código usando Terraform

¿Por qué elegirme?

• 3 años de experiencia práctica en MLOps y despliegue de machine learning
• Despliegues reales en producción en AWS usando SageMaker y EC2
• pipelines de CI/CD que redeployan automáticamente en cada actualización
• Código limpio, documentado y fácil de mantener y escalar para tu equipo

Contáctame para discutir tu proyecto de despliegue de ML hoy mismo.