Ich dockerisiere deine ML- oder LLM-Anwendung mit FastAPI-Endpunkt

Ich containerisiere dein ML-Modell oder LLM-Anwendung mit Docker und erstelle einen produktionsbereiten FastAPI-Endpunkt.

Bevor du ein ML-Modell in Produktion gehst, muss es containerisiert werden. Ich nehme deinen Python-Code und verwandle ihn in ein produktionsfertiges Docker-Image mit einer sauberen REST API.

Ich bin ein MLOps Engineer mit über 4 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von ML-Systemen. Ich habe Pipelines gebaut, die 2TB/Tag verarbeiten, und LLM-Anwendungen bereitgestellt, die Tausende von Nutzern bedienen.

Was ich liefere

 Docker-Image

• Optimiertes Multi-Stage-Dockerfile für minimale Imagegröße
• Richtige Abhängigkeitsverwaltung (requirements.txt oder pyproject.toml)
• Produktionsbereite Konfiguration

 FastAPI REST API

• Saubere, dokumentierte Endpunkte
• Health-Check-Endpunkt (/health)
• Eingabewertprüfung mit Pydantic-Modellen
• Richtige Fehlerbehandlung
• Async-Unterstützung für hohe Parallelität

 Lokale Testumgebung

• docker-compose-Datei für einfache lokale Tests
• Beispiel-API-Anfragen (curl-Befehle)
• Umgebungsvariablen-Konfiguration

 Dokumentation

• Wie man den Container baut und ausführt
• API-Endpunkt-Dokumentation mit Beispielen
• Konfigurationsanleitung für Umgebungsvariablen

Technologie-Stack

KomponenteTechnologieContainerisierungDockerAPI-FrameworkFastAPI (Python)Web-ServerGunicorn + Uvicorn