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Ich werde ML-Modelle mit FastAPI und MLOps bereitstellen und produktiv machen
Maki
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Jupyter Notebooks sind der Ort, an dem ML-Modelle sterben.
Lass deine Investition nicht in einer .ipynb-Datei verschwinden. Du hast ein leistungsstarkes Modell gebaut, aber jetzt stehst du vor der "Produktionsmauer": langsame Inferenz, steigende Cloud-Kosten und Instabilität. Die meisten Entwickler bauen Modelle; ich baue die hochleistungsfähige Maschine, die sie rund um die Uhr am Laufen hält.
Ich bin Muhammad Abubakar Nadeem, ein Senior AI/ML-Ingenieur. Ich habe produktionsreife Plattformen entwickelt (einschließlich universitätsgroßer Tutoring-Systeme) mit fortschrittlichen RAG-Pipelines, semantischer Suche und Echtzeit-Kafka-Backends. Ich schreibe nicht nur Code, ich konzipiere skalierbare Systeme.
Was du bekommst:
- Schneller Service: FastAPI-Backends optimiert für Subsekunden-Latenz.
- MLOps-Exzellenz: Automatisiertes CI/CD, MLflow-Tracking und DVC-Versionierung.
- Bereitstellung: Vollständige Docker- und Kubernetes-Manifestdateien für AWS, GCP oder Azure.
- Überwachung: Prometheus- und Grafana-Dashboards für Drift und Latenz.
- Inference-Optimierung: Quantisierung (ONNX/TensorRT), um Infrastrukturkosten zu senken.
Fachgebiete:
Computer Vision (YOLO), NLP/LLMs (vLLM/Triton) und Echtzeit-Datenpipelines.
Schreib mir mit deinem Tech-Stack, und wir verwandeln dein Experiment heute in eine zuverlässige Produktionsfunktion!
Lerne Maki kennen
Maki
AI Specialist, Large Language Models, RAG and MLOps, PyTorch and TensorFlow
- AusPakistan
- Mitglied seitJan. 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch, Punjabi
Expert AI/ML Engineer with a BS in Data Science, specializing in building production-ready systems with PyTorch, TensorFlow, and Transformers. Proven track record in implementing RAG pipelines, Agentic AI, and Neural Networks to optimize business processes. Skilled in NLP, Computer Vision, Vector Databases, and Cloud Deployment (Docker, FastAPI, Flask).
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FAQ
Automatische Übersetzung
Ist der Quellcode und das Eigentum enthalten?
Ja, 100 %. Nach Abschluss erhältst du das volle Eigentum am FastAPI-Code, Dockerfiles, CI/CD-Skripten und allen Konfigurationsdateien.
Kannst du meine Inferenzkosten optimieren?
Absolut. Ich setze Quantisierung (ONNX/TensorRT) und Batching-Techniken ein, die GPU/CPU-Auslastung reduzieren und deine monatlichen Cloud-Infrastrukturkosten erheblich senken.
Welche Cloud-Anbieter unterstützen Sie?
Ich entwickle containerisierte Lösungen mit Docker, die auf jedem Anbieter laufen können, inklusive AWS (SageMaker/EKS), Google Cloud (Vertex AI), Azure ML oder privaten VPS-Servern.
Übernimmst du auch Modell-Re-Training und Drift-Überwachung?
In den Standard- und Premium-Paketen richte ich MLOps-Pipelines (MLflow/DVC) und Monitoring (Prometheus) ein, um Modell-Drift zu verfolgen und sicherzustellen, dass du genau weißt, wann ein Modell neu trainiert werden muss.
Was, wenn mein Modell zu langsam ist?
Ich nutze Quantisierung (ONNX/TensorRT) und Batching, um die Inferenzgeschwindigkeit um bis zu 5x zu erhöhen.
Wie erkenne ich, wann das Modell versagt?
Ich richte Prometheus/Grafana-Alerts ein, die dich per Slack oder E-Mail benachrichtigen, sobald die Genauigkeit oder Latenz deines Modells sinkt.
Kannst du LLMs lokal bereitstellen?
Ja, ich spezialisiere mich auf vLLM und Ollama für kosteneffiziente lokale Bereitstellung.
Arbeitest du mit meinem bestehenden Entwicklerteam?
Absolut. Ich liefere vollständige Dokumentation und eine Übergabesitzung, damit dein Team das System warten kann.
Kannst du mit meinem bestehenden, unordentlichen Code arbeiten?
Ja. Ich spezialisiere mich darauf, experimentelle Jupyter Notebooks oder rohe Python-Skripte in saubere, modulare und produktionsreife Software umzuwandeln.
