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Construiré y desplegaré tu modelo de ml con pipeline de mlops usando Flask
Zahid Iqbal
Acerca de este Servicio
Traducción automática
"La mayoría de los freelancers te entregan un cuaderno de Jupyter. Yo construyo pipelines de ML listos para producción, entrenados, rastreados, contenedorizados y desplegados como una API funcional, con CI/CD para que tu modelo realmente se envíe en lugar de quedarse en un cuaderno.
Lo que obtienes:
-Entrenamiento y evaluación del modelo (scikit-learn)
-API Flask para predicciones en tiempo real
-Seguimiento de experimentos con MLflow
-Contenerizado con Docker para despliegue consistente en cualquier lugar
-Pipeline CI/CD con GitHub Actions (Premium)
-Documentación completa (Premium)
Ideal para:
startups que necesitan una API de ML funcional, investigadores que quieren desplegar su modelo, empresas que buscan una prueba de concepto que realmente funcione y no solo un cuaderno.
Comparte tu conjunto de datos y caso de uso, y confirmaré el paquete adecuado antes de que hagas tu pedido."
Conoce a Zahid Iqbal
Zahid Iqbal
AI Developer,, Data Scientist and Backend Developer
- DePakistán
- Miembro desdesep 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
I’m a Professional AI Developer with 10+ years of experience, specializing in AI, ML, Generative AI, LLMs, AI Agents, RAG, chatbots, automation, NLP, Computer Vision, and custom AI solutions. At Devsinc, I delivered complex projects and earned multiple promotions, 5 achievement awards, medals, and Employee of the Year recognition. I build scalable, reliable solutions tailored to your goals. **Have an AI idea or challenge? Send me a message today and let’s turn it into a powerful solution.**
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Entrenas tú el modelo o necesito proporcionar uno ya entrenado?
"Ambas opciones funcionan — puedo entrenar un modelo desde cero usando tu conjunto de datos, o tomar tu modelo ya entrenado y construir el pipeline de despliegue a su alrededor. Solo menciona cuál aplica en tus requisitos de pedido."
¿El API estará en línea en internet o solo funcionará localmente?
"Recibirás un contenedor Docker completamente funcional que tú (o tu equipo) podrán desplegar en cualquier lugar. El hosting en la nube en vivo (AWS/GCP/Azure) no está incluido por defecto — envíame un mensaje primero si lo necesitas para poder definirlo correctamente."
¿Cuál es la diferencia entre los paquetes?
"La opción básica incluye un modelo entrenado y API Flask. La estándar añade seguimiento de experimentos con MLflow y contenerización con Docker. La premium incluye pipeline completo de CI/CD con GitHub Actions, documentación completa y 2 rondas de revisiones."
¿Qué pasa si mi conjunto de datos necesita limpieza antes de modelar?
"La limpieza básica está incluida. Si tu conjunto de datos requiere un preprocesamiento extenso, lo señalaré antes de comenzar para que podamos acordar el alcance y el plazo."
¿Puedes trabajar con modelos de deep learning (TensorFlow/PyTorch), no solo scikit-learn?
"scikit-learn es mi opción predeterminada para datos tabulares, pero también puedo trabajar con modelos de TensorFlow o PyTorch — menciona tu framework al hacer tu pedido."
¿Obtengo el código fuente?
"Sí — el código fuente completo, Dockerfile e instrucciones de configuración están incluidos en cada paquete."
¿Está incluido el soporte después de la entrega?
"Las correcciones menores de bugs están cubiertas durante el período de revisión. El mantenimiento continuo o nuevas funciones pueden organizarse como un pedido separado."
