Auditaré tu notebook de machine learning y crearé una hoja de ruta para despliegue

¿Tienes un cuaderno de machine learning funcional pero no sabes cómo desplegarlo?

Revisaré un cuaderno de Python ML existente y evaluaré cómo convertirlo en una API mantenible, un flujo de predicción por lotes o una solución más amplia de MLOps.

La auditoría cubre:

• estructura del código, preprocesamiento, lógica de entrenamiento y predicción
• reproducibilidad, dependencias y artefactos del modelo
• requisitos de entrada/salida y preparación para despliegue
• opciones de arquitectura para API, lotes y MLOps
• riesgos, obstáculos y componentes faltantes
• mejoras priorizadas y soluciones rápidas
• estimaciones de esfuerzo a alto nivel para la implementación
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Recibirás un informe escrito específico del proyecto que incluirá una puntuación de preparación para despliegue, hallazgos clave, enfoque recomendado, mejoras necesarias y una hoja de ruta práctica paso a paso.

Este Gig cubre solo evaluación y planificación. No incluye refactorización, depuración, desarrollo de API, despliegue en la nube, CI/CD, monitoreo o implementación de pipelines.

Por favor, contáctame antes de ordenar para múltiples cuadernos, deep learning, infraestructura personalizada, datos sensibles o dependencias externas complejas.