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Ich stelle dein ML-Modell als Produktions-API mit FastAPI und Docker bereit
Abbas Mustafa
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein Modell funktioniert in einem Notebook. Produktion ist eine andere Herausforderung.
Ich nehme dein trainiertes Modell (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn oder Hugging Face) und verwandle es in eine zuverlässige REST-API, die dein Produkt tatsächlich aufrufen kann. Du bekommst:
- FastAPI-Service mit sauberen, dokumentierten Endpunkten und Eingabevalidierung
- Docker-Image, das auf jeder Maschine oder in der Cloud läuft
- Deployment auf AWS, GCP oder deinem VPS mit HTTPS
- Logging, Health Checks und grundlegendes Monitoring
- CI/CD-Pipeline und Autoscaling im Full MLOps-Paket
Über mich: Veröffentlichtes NLP-Forschung (AIMLAB, NUCES FAST), 1. Platz bei der nationalen SOFTEC ML-Wettbewerb, MSc Cybersecurity an der IMT Atlantique. Ich baue APIs, die unter echtem Traffic standhalten, und sichere sie richtig ab.
Jede Lieferung beinhaltet Dokumentation und eine Übergabe, damit dein Team sie ohne mich laufen lassen kann.
Schreib mir vor der Bestellung, wenn du unsicher bist, welches Paket zu deinem Modell und Traffic passt.
Lerne Abbas Mustafa kennen
Abbas Mustafa
AI Engineer for LLM, RAG, Chatbot and ML Pipeline Solutions
- AusFrankreich
- Mitglied seitDez. 2018
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch
I'm an AI Systems Engineer with 5+ years of experience building production-grade AI solutions — RAG pipelines, fine-tuned LLMs (LoRA/PEFT), multi-agent systems, and computer vision applications. I've deployed ML systems for medical imaging, trading, and security, and built full-stack platforms serving 10,000+ users with FastAPI, Docker, and Kubernetes. Currently pursuing an MSc in Cybersecurity in France, I bring a security-first mindset to every build. Whether you need a chatbot, an automation agent, or a complete ML pipeline, I deliver clean, scalable, well-documented work.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Modell-Frameworks unterstützt du?
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost und Hugging Face Transformers. Wenn es in Python lädt, kann ich es bereitstellen. Schreib mir, wenn dein Stack anders ist.
Brauche ich ein eigenes Cloud-Konto?
Für Cloud-Deployment und Full MLOps ja. Ich deploye auf dein AWS-, GCP- oder VPS-Konto, damit du volle Kontrolle hast. Das API-Deployment-Paket braucht nichts; du bekommst den Code und das Docker-Image.
