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Construiré pipeline de mlops desplegaré modelo de ml con docker azure ci cd y fastapi
Desarrollador de IA, científico de datos, ingeniero de ML, experto en Gen AI, ajuste fino de LLM y modelos
Soy un Científico de Datos, apasionado por aprovechar el poder de los datos para impulsar insights e innovación. Mi trayectoria académica me ha dotado de una sólida base en análisis de datos, análisis...
Acerca de este Servicio
¿Tu modelo de aprendizaje automático está atascado en un cuaderno de Jupyter y no llega a producción?
Estás en el lugar correcto.
Construyo pipelines de MLOps listos para producción que llevan tu modelo de ML o IA desde el cuaderno
a una API en vivo desplegada que tu equipo puede usar y monitorear.
Soy graduado con medalla de oro en Ciencias de Datos y desarrollador de IA con experiencia en despliegue en producción. En Robx AI desplegué pipelines de LLM en vivo sirviendo a usuarios reales. En Systems Limited trabajé con pipelines de Azure DevOps CI CD y Docker en un entorno empresarial de grado producción.
Esto no es teoría. Construyo cosas que realmente funcionan en producción.
Lo que construiré para ti:
Contenerización con Docker de tu modelo de ML, endpoint REST con FastAPI para servir el modelo
- Pipeline de CI CD con GitHub Actions o Azure DevOps
- Despliegue del modelo en Azure ML Hugging Face
- Spaces o tu nube preferida
- Seguimiento de experimentos con MLflow y registro de modelos
- Monitoreo del modelo y registro de rendimiento
- Configuración de pipeline de reentrenamiento automático
- Documentación clara y guía de entrega
Pila tecnológica con la que trabajo:
- Docker y Docker Compose
- Azure ML y Azure DevOps
- GitHub Actions para CI CD
- MLflow para seguimiento de experimentos
- FastAPI para servir modelos
- Python Scikit-Learn
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Necesito tus archivos de modelo entrenado o código de entrenamiento, tu conjunto de datos o una muestra, tu plataforma en la nube preferida si tienes alguna, y una descripción de qué hace tu modelo y qué entrada y salida necesita.
Q2: ¿Qué plataformas en la nube soportas?
Trabajo con Azure ML, Hugging Face Spaces, conceptos básicos de AWS SageMaker, y cualquier VPS con soporte para Docker. Azure y Hugging Face son mis plataformas más fuertes para despliegue de ML.
Q3: ¿Puedes desplegar cualquier tipo de modelo de ML?
Sí. Despliego modelos de clasificación, regresión, NLP, visión por computadora y basados en LLM. Si tu modelo corre en Python, puedo contenerizarlo y desplegarlo.
