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Ich bringe dein Machine Learning Modell mit mlops in Produktion
Deine Geschäftsstrategie mit maßgeschneiderten AI-Agenten und ML-Lösungen automatisieren
Ich bin ML/AI-Ingenieur & MBA und spezialisiere mich auf die Verbindung von technischer Entwicklung und Geschäftsinnovation. Ich schreibe nicht nur Code; ich baue produktionsreife AI-Systeme, die dein...
Über diesen Service
Lass deine Modelle nicht in einem Jupyter Notebook sterben.
Ich nehme dein trainiertes Machine Learning Modell und verwandle es in eine skalierbare, produktionsbereite API, die dein Software-Team tatsächlich nutzen kann.
Als Senior ML Engineer „lade“ ich nicht nur Code hoch. Ich baue robuste MLOps-Umgebungen, die sicherstellen, dass dein Modell stabil, schnell und einfach zu aktualisieren ist.
Was ich anbiete:
- Model Packaging: Modelle mit Docker containerisieren für "überall laufen"-Fähigkeit.
- API Entwicklung: Hochleistungsfähige Endpunkte mit FastAPI oder Flask erstellen.
- Cloud Deployment: Experten-Setup auf AWS (SageMaker/EC2), Google Cloud (Vertex AI) oder Azure.
- CI/CD Pipelines: Deinen Deployment-Workflow mit GitHub Actions oder GitLab CI automatisieren.
- Monitoring: Einfache Logging-Setups, um die Modellleistung und "drift" zu verfolgen.
Der Tech-Stack: Docker, Kubernetes, FastAPI, AWS/GCP, MLflow und GitHub Actions.
Bereit, von der Forschung in die Produktion zu gehen? Lass uns dein Modell live schalten.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
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Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
Panda
APIs:
Azure Face API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
Azure ML Studio
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Cloud-Plattformen unterstützen Sie?
Ich bin versiert in AWS, Google Cloud (GCP) und Azure. Für kleinere Projekte oder Startups kann ich auch auf kostengünstigere Plattformen wie Render, Railway oder Heroku deployen.
Stellst du Modell-Monitoring bereit?
Ja, im Premium-Paket richte ich Monitoring ein, um API-Latenz und grundlegendes "drift" des Modells zu verfolgen (wenn das Modell im Laufe der Zeit weniger genau wird). Das ist ein Kernbestandteil eines ausgereiften MLOps-Workflows.
Was, wenn mein Modell zu groß für Standard-Server ist?
Ich spezialisiere mich auf Modell-Optimierung. Ich kann Techniken wie Quantisierung verwenden oder GPU-optimierte Instanzen (wie AWS p3/g4) vorschlagen, um sicherzustellen, dass dein Modell effizient läuft, ohne dein Budget zu sprengen.
Kannst du mit LLMs oder Generative AI arbeiten?
Ja. Ich kann benutzerdefinierte LLM-Wrapper deployen, RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines einrichten und Inferenz für Modelle auf Hugging Face optimieren.
