Construiré una pipeline de mlops en producción con docker, mlflow y despliegue en la nube

¿Estás atascado con un modelo de ML que solo funciona en tu portátil? Lo convertiré en un sistema de producción completamente monitoreado y desplegado en la nube rápidamente.

Soy estudiante de CS en IBA Karachi, especializado en MLOps y Data Engineering. He construido y desplegado pipelines de producción reales usando Docker, MLflow, Grafana y GitHub Actions, incluyendo un sistema de detección de enfermedades en plantas en Azure que maneja cargas de trabajo de más de 4GB y un pipeline ganador en Hackfest en AWS + Snowflake.

Lo que construiré para ti:

Servicio de inferencia con FastAPI en un contenedor Docker

MLflow para seguimiento de experimentos y control de versiones de modelos

Tableros de monitoreo con Prometheus + Grafana

Pipeline CI/CD con GitHub Actions

Evidently AI para detección de deriva de datos (Premium)

Despliegue en la nube en AWS EC2 o Azure (Premium)

¿Por qué trabajar conmigo?

No solo te entrego código, entrego un sistema funcional con documentación. Cada paquete incluye código limpio, legible y una explicación para que entiendas qué se construyó.

Envíame un mensaje antes de ordenar, me aseguraré de que somos una buena opción. Los precios y paquetes son negociables.