desplegaré tu modelo de machine learning en producción con mlops docker fastapi

Tu modelo funciona en un cuaderno de Jupyter pero falla en producción sin Docker, APIs y monitoreo. Despliego modelos de ML de la forma en que los equipos reales entregan: en contenedores, probados, documentados y listos para tu stack.

LO QUE OBTIENES

Modelo en Docker con entorno reproducible (Dockerfile + requirements)

API de inferencia con FastAPI, con verificaciones de estado y validación de entrada

Estructura compatible con CI/CD (plantilla de GitHub Actions o GitLab CI)

Registro, hooks de monitoreo y README claro para despliegue

Manejo de errores para entradas incorrectas, timeouts y fallos en carga del modelo

Recorrido de entrega para que tu equipo pueda redeployar sin mí

IDEAL PARA

Startups con un modelo entrenado que necesita una API real

Equipos de ciencia de datos sin personal dedicado a MLOps

CV / NLP / ML tabular con PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ONNX

Fundadores que migran de Colab o SageMaker a VPS / AWS / GCP

POR QUÉ YO

Ingeniero de ML en producción (MS Data Science) con más de 2.5 años desplegando CV y OCR en Shufti Pro (YOLO, PaddleOCR, sistemas KYC). Entrego código de servicio, no notebooks.

MENSAJE ANTES DE PEDIR: formato del modelo (.pt, .pkl, ONNX), QPS/latencia esperada, destino en la nube y ejemplo de entrada/salida.