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Construiré una API de ML segura y un sistema AWS mlops
Ingeniero de automatización de IA y DevOps
Ayudo a startups, agencias y negocios en crecimiento a construir automatizaciones de IA confiables y sistemas en la nube listos para producción. Trabajo con n8n, integraciones de API, agentes de IA, A...
Revisado por el equipo de Fiverr Pro
El equipo de Fiverr Pro seleccionó a Sayed Mostafa por su experiencia.
Revisado para
Ciberseguridad
Acerca de este Servicio
Convierte un modelo de ML entrenado en un flujo de trabajo seguro y rastreable, desde un servicio de FastAPI en Docker hasta AWS MLOps, con evidencia y monitoreo de drift.
API de ML lista para despliegue básico: FastAPI, Docker, verificaciones de salud, pruebas y documentación.
Estándar: básico más un entorno de AWS ECS Fargate gestionado con Terraform, ECR, ALB restringido, GitHub Actions OIDC CI/CD, registros y documentación de entrega.
Premium: estándar más evidencia de predicción con versiones, informes programados de drift, panel de solo lectura, alertas, escenarios de aceptación y un manual de fallos.
Para equipos con un modelo entrenado que necesitan despliegue repetible, identidad verificada del modelo, observabilidad y evidencia operativa.
Alcance: un modelo suministrado, un repositorio y un entorno acordado. Los cargos por uso de AWS corren por cuenta del comprador. La investigación o entrenamiento del modelo, entornos adicionales, multi-Region o producción con HA/SLA, certificaciones de cumplimiento formal, retraining automático y operaciones gestionadas continuas requieren un alcance separado.
El drift muestra cambios en la distribución; sin etiquetas, no prueba pérdida de precisión.
Antes de ordenar, envíame un mensaje para confirmar el formato del modelo, acceso, criterios de aceptación y compatibilidad del paquete.
Herramientas:
Docker
•
GitHub
•
Otros
Marcos:
Terraform
Proveedor de la nube:
Amazon Web Services
Lenguaje de programación:
Python
Experiencia:
Instalación
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Desarrollo
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué paquete debo elegir?
Elige Básico para una API de ML en contenedor local, Estándar para despliegue en un entorno AWS, o Premium para despliegue en AWS más evidencia de predicción, monitoreo de deriva, panel y alertas.
¿Qué debo proporcionar antes de que comience el proyecto?
Por favor, proporciona el modelo o artefacto entrenado, requisitos de inferencia, muestra de entrada no sensible, acceso al repositorio, detalles del entorno objetivo y criterios de aceptación acordados.
¿Están incluidos los cargos por uso de AWS en el precio del paquete?
No. Los precios del paquete cubren la implementación y entrega. El consumo de AWS, dominios, certificados y otros cargos de terceros son pagados directamente por el comprador.
¿La detección de deriva prueba que la precisión del modelo ha disminuido?
No. La deriva identifica un cambio en la distribución de datos. La degradación en precisión o rendimiento requiere etiquetas de verdad de terreno confiables y una evaluación separada.
¿Qué se incluye en una revisión?
Una revisión cubre ajustes en la implementación y criterios de aceptación acordados. Nuevas funciones, modelos, entornos, arquitecturas o requisitos cambiados requieren un alcance adicional.
¿Qué no está incluido en estos paquetes?
La investigación o entrenamiento del modelo, alta disponibilidad SLA en producción, arquitectura multi-Region, certificación de cumplimiento formal, reentrenamiento automático, entornos adicionales y operaciones gestionadas continuas están excluidos a menos que se acuerden por separado.
¿Necesitarás claves de acceso permanentes a AWS?
No se deben compartir claves permanentes. Prefiero accesos temporales con privilegios mínimos, credenciales controladas por el cliente y GitHub OIDC para evitar credenciales de AWS de larga duración en CI.
