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Ich werde dein ML-Modell mit einer vollständigen MLops-Pipeline bereitstellen
KI-Ingenieur, LLM-Apps, RAG, KI-Agenten, Web- und Mobile-Entwicklung
Ich bin Fakhar, ein KI-Ingenieur mit über 3 Jahren Erfahrung im Aufbau echter KI-Systeme, die Zeit sparen und Kosten senken.
Was ich entwickle:
✦ KI-Agenten, die deine Workflows automatisch ausführen
...
Über diesen Service
Steckt dein ML-Modell in einem Notebook fest, während dein Business wartet? Deployment und Monitoring sind die Bereiche, in denen die meisten ML-Projekte scheitern.
Ich baue eine komplette produktionsbereite MLOps-Pipeline mit MLflow, Docker, AWS SageMaker und GitHub Actions, damit dein Modell Vorhersagen über API bereitstellt und automatisch neu trainiert wird.
Was du bekommst
- Modell-Containerisierung mit Docker und FastAPI REST API für Echtzeit-Inferenz
- MLflow-Experiment-Tracking, Modellversionierung und Modell-Registry
- CI/CD-Pipeline mit automatisiertem Testen, Validieren und Deployment ohne Ausfallzeiten
- Deployment auf AWS mit EC2, SageMaker, Lambda oder ECS
- Datenversionierung mit DVC für vollständige Reproduzierbarkeit der Pipeline
- Drift-Erkennung und Überwachung der Modellleistung mit Alerts
- Automatisierte Neu-Trainings-Pipeline, ausgelöst durch neue Daten oder Leistungseinbruch
- Infrastruktur als Code mit Terraform
Warum du mich wählen solltest
- 3 Jahre praktische Erfahrung in MLOps und Deployment von Machine Learning
- Echte AWS-Produktionsbereitstellungen mit SageMaker und EC2
- CI/CD-Pipelines, die sich bei jedem Update automatisch neu deployen
- Sauber dokumentierter Code, den dein Team warten und skalieren kann
Schreib mir, um dein ML-Deployment-Projekt heute zu besprechen.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Ich benötige deine trainierte Modelldatei, das Framework, das du verwendet hast, wie scikit learn, PyTorch oder TensorFlow, deine bevorzugte Cloud-Plattform und Zugriff auf dein AWS-Konto. Wenn du ein fertiges GitHub-Repo hast, ist das ein Bonus, aber nicht erforderlich.
Kannst du jede Art von Machine-Learning-Modell bereitstellen?
Ja. Ich arbeite mit Klassifikations-, Regressions-, NLP-, Computer-Vision- und Deep-Learning-Modellen, die auf scikit learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost und ähnlichen Frameworks basieren. Wenn dein Modell in Python läuft, kann ich es deployen.
Werde ich die Pipeline nach der Lieferung selbst verwalten können?
Absolut. Ich liefere sauberen, gut dokumentierten Code zusammen mit einer Übergabeguide, der dein CI/CD-Setup, die AWS-Infrastruktur und MLflow-Setup abdeckt, damit dein Team alles eigenständig verwalten, aktualisieren und skalieren kann.
