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Ich werde eine MLops-Pipeline aufbauen, ML-Modell mit Docker, Azure CI/CD und FastAPI bereitstellen
Data Scientist AI Entwickler ML Ingenieur Gen AI LLM Feinabstimmung und Modell
Ich bin Data Scientist und leidenschaftlich daran interessiert, die Kraft der Daten zu nutzen, um Erkenntnisse und Innovationen voranzutreiben. Mein akademischer Weg hat mir eine solide Grundlage in D...
Über diesen Service
Steckt dein Machine-Learning-Modell in einem Jupyter Notebook fest und erreicht keine Produktion?
Du bist hier genau richtig.
Ich baue produktionsreife MLOps-Pipelines, die dein ML- oder AI-Modell vom Notebook
zu einer live bereitgestellten API bringen, die dein Team tatsächlich nutzen und überwachen kann.
Ich bin ein Goldmedaillengewinner im BS Data Science und AI-Entwickler mit echter Produktionserfahrung. Bei Robx AI habe ich
live LLM-Pipelines bereitgestellt, die echte Nutzer bedienen. Bei Systems Limited habe ich mit Azure DevOps CI/CD-Pipelines und Docker in einer produktionsreifen Unternehmensumgebung gearbeitet.
Das ist keine Theorie. Ich baue Dinge, die tatsächlich in der Produktion laufen.
Was ich für dich bauen werde:
Docker-Containerisierung deines ML-Modells, FastAPI REST-Endpunkt für die Modellbereitstellung
- CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions oder Azure DevOps
- Modellbereitstellung auf Azure ML Hugging Face
- Spaces oder deiner bevorzugten Cloud
- MLflow-Experimenttracking und Modell-Registry
- Modellüberwachung und Leistungsprotokollierung
- Automatisierte Nachtraining-Pipeline
- Saubere Dokumentation und Übergabeguide
Technologie-Stack, mit dem ich arbeite:
- Docker und Docker Compose
- Azure ML und Azure DevOps
- GitHub Actions für CI/CD
- MLflow für Experimenttracking
- FastAPI für die Modellbereitstellung
- Python Scikit-Learn
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Ich benötige deine trainierten Modelldateien oder Trainingscode, deinen Datensatz oder eine Probe davon, deine bevorzugte Cloud-Plattform falls vorhanden, und eine Beschreibung, was dein Modell macht und welche Eingaben und Ausgaben es benötigt.
Welche Cloud-Plattformen unterstützen Sie?
Ich arbeite mit Azure ML, Hugging Face Spaces, AWS SageMaker Basics und jedem VPS mit Docker-Unterstützung. Azure und Hugging Face sind meine stärksten Plattformen für ML-Deployment.
Kannst du jeden Typ von ML-Modell bereitstellen?
Ja. Ich deploye Klassifikations-, Regressions-, NLP-, Computer-Vision- und LLM-basierte Modelle. Wenn dein Modell in Python läuft, kann ich es containerisieren und bereitstellen.
