Haré pipelines de MLOps y desplegaré modelos de ML con FastAPI

Un modelo de IA o ML entrenado es inútil si queda atrapado en un Jupyter Notebook o se cae ante el tráfico de producción.

Convierto tus modelos de Python, tuberías de LLM y scripts de PyTorch/TensorFlow en APIs de producción rápidas, contenedorizadas y con autoescalado en la nube, respaldadas por estándares de banca empresarial.

En mi trabajo diario, diseño y mantengo sistemas de decisión de IA para un cliente importante del sector bancario, donde la disponibilidad del 99.9%, la seguridad estricta de los datos y la latencia de inferencia por debajo de un segundo son innegociables. Llevo ese rigor de ingeniería exacto a tu implementación.

Qué puedo desplegar y automatizar para ti:

1. Envoltorio de API y contenedorización

Envuelve modelos de PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, XGBoost o Hugging Face en microservicios FastAPI de alto rendimiento empaquetados en contenedores Docker ligeros y aptos para producción.

2. Implementación en la nube y GPU serverless

Despliega tu servicio contenedorizado en AWS (EC2, ECS, Lambda, SageMaker), GCP (Cloud Run, Vertex AI), Azure o en nubes GPU serverless económicas (RunPod, Modal).

3. MLOps de producción y CI/CD

Flujos de despliegue automatizados con GitHub Actions, versionado de modelos (MLflow), monitoreo de estado, registro y autoescalado para mantener bajos los costos en la nube cuando está inactivo.