Desplegaré modelos de AWS sagemaker y construiré pipelines de mlops para configurar API de inferencia con fastapi

¿Necesitas desplegar tu modelo de machine learning en producción en AWS? Puedo ayudarte a construir una despliegue de ML en AWS SageMaker, pipeline de MLOps, API de inferencia con FastAPI adaptada a tu aplicación

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Los servicios incluyen Amazon SageMaker, despliegue de modelos ML, endpoints de SageMaker, FastAPI, REST API, Docker, MLflow, CI/CD, monitoreo de modelos, CloudWatch, escalado automático, versionado de modelos, optimización de inferencia y despliegue en AWS.

Puedo ayudarte con:

• Despliegue de entrenamiento de modelos en SageMaker
• Endpoints de inferencia en tiempo real
• Integración de API ML con FastAPI
• Contenerización con Docker
• Automatización del flujo de trabajo de MLOps
• Configuración de pipeline CI/CD
• Monitoreo de versiones de modelos
• Registro en CloudWatch
• Optimización del escalado de endpoints
• Despliegue con SageMaker JumpStart
• Arquitectura de ML en producción

Ideal para startups de IA, plataformas SaaS, equipos de ciencia de datos, ingenieros de ML, agencias y empresas que mueven modelos de machine learning desde notebooks a producción.

Comparte tu modelo, requisitos de AWS o flujo de trabajo de ML existente, y te ayudaré a convertirlo en un despliegue listo para producción.

Envíame un mensaje antes de ordenar para revisar tus requisitos y recomendar la configuración adecuada.