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Ich werde KI- und ML-Modelle auf AWS, GCP oder Azure bereitstellen
Ich bin ein DevOps & Cloud Engineer mit praktischer Erfahrung in der Gestaltung, Automatisierung und Verwaltung moderner Infrastrukturen auf AWS, Azure, Digital Ocean, Huwaie Cloud, Render, Vercel und...
Über diesen Service
Hast du dein ML-Modell oder LLM trainiert, stehst aber bei der Bereitstellung auf dem Schlauch?
Ich stelle KI- und Machine-Learning-Modelle schnell, sauber und skalierbar in Produktion auf AWS, GCP und Azure bereit. Egal ob vortrainiertes Modell, feinabgestimmtes LLM oder eine komplette MLOps-Pipeline – ich kümmere mich um alles von Containerisierung bis Monitoring.
Was ich liefere:
Bereitstellung jedes ML/LLM-Modells als produktive REST-API
Docker- und Kubernetes-Deployment (EKS, GKE, AKS)
Automatisierte CI/CD-Pipeline, Code pushen, automatisch deployen
FastAPI / TorchServe / Triton Inference Server Einrichtung
GPU-Inferenz-Unterstützung (CUDA, T4, A100)
Modellversionierung und Registry mit MLflow
Monitoring mit Prometheus und Grafana
Auto-Skalierung bei Traffic-Spitzen
Komplette MLOps-Pipeline für Training, Validierung, Deployment und Monitoring
Infrastructure as Code mit Terraform und Helm
Frameworks: PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · scikit-learn · XGBoost
Clouds: AWS · GCP · Azure · SageMaker · Vertex AI · Azure ML
Jede Lieferung beinhaltet vollständige Dokumentation. Schreib mir vor der Bestellung eine Nachricht für eine kostenlose Beratung. Ich prüfe dein Modell und gebe dir einen klaren Plan.
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich DevOps-Engineering
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von KI- und ML-Modellen kannst du in die Cloud bereitstellen?
Ich stelle alle Python-basierten ML- oder LLM-Modelle bereit, einschließlich PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost und benutzerdefinierte Modelle. Außerdem kümmere ich mich um LLM-Inferenz, Computer-Vision-APIs und NLP-Modelle auf AWS, GCP und Azure mit Docker und Kubernetes.
Was ist im Setup der MLOps-Pipeline enthalten?
Die vollständige MLOps-Pipeline umfasst Automatisierung beim Training, Modellvalidierung, Deployment mit CI/CD, Modellversionierung mit MLflow und Produktionsmonitoring mit Prometheus und Grafana. Jedes Mal, wenn du dein Modell neu trainierst, validiert und deployt die Pipeline es automatisch – ohne manuelle Schritte.
Welche Cloud-Plattformen unterstützt du: AWS, GCP oder Azure?
Ich unterstütze alle drei. Auf AWS nutze ich EKS, SageMaker und EC2. Auf GCP GKE und Vertex AI. Auf Azure AKS und Azure ML. Ich kann dir auch die kosteneffizienteste Cloud basierend auf deiner Modellgröße und deinem Traffic empfehlen.
Unterstützt du GPU-Deployment für Deep Learning und LLM-Inferenz?
Ja. Ich konfiguriere GPU-Instanzen mit CUDA-Unterstützung und richte Hochleistungs-Inferenzserver wie NVIDIA Triton oder TorchServe für Deep-Learning-Modelle und LLMs ein, die GPU-Beschleunigung benötigen.
Was, wenn ich nur eine trainierte Modelldatei und noch keine Cloud-Umgebung habe?
Kein Problem, das ist die häufigste Situation. Ich kümmere mich um alles von Grund auf: Cloud-Konto einrichten, Netzwerk konfigurieren, dein Modell mit Docker containerisieren und als API bereitstellen. Schick mir einfach deine Modelldatei, und ich mache den Rest.
Wird meine ML-Model-API hohen Traffic bewältigen und auto-scalen?
Ja. Mit den Paketen Elite und Prime konfiguriere ich Kubernetes-Horizontal-Pod-Autoscaling, sodass deine API bei Last automatisch mehr Instanzen hochfährt und wieder herunter skaliert, um Kosten zu sparen – voll verwaltet und produktionsreif.
