Desplegaré tu modelo de machine learning como una API REST con fastapi y docker

¿Ya tienes un modelo de ML entrenado pero no sabes cómo hacerlo usable? 

Lo envolveré en un endpoint REST limpio con FastAPI y lo desplegaré para 

que cualquiera pueda llamarlo desde cualquier lugar.

Mi prueba: construí ARIA, un sistema de predicción de fallos en motores de aeronaves 

basado en datos de NASA CMAPSS, desplegado como una API REST en vivo con Flask. 

También construí una pipeline de MLOps en batch con Docker, configuración YAML, 

métricas JSON estructuradas y logging en Python entregado en 39 minutos.

Lo que entrego:

- Endpoint REST con FastAPI o Flask alrededor de tu modelo

- Validación de entrada y manejo de errores

- Contenedor Docker con requirements.txt

- Desplegado en Render, Railway o HuggingFace Spaces

- URL en vivo que puedes probar inmediatamente

- Repositorio limpio en GitHub con README

Funciona con: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, 

HuggingFace y cualquier modelo en Python.

Escríbeme antes de ordenar con tu archivo de modelo y framework. 

Confirmaré la viabilidad en 2 horas.