Ich werde eine MLops-Pipeline aufbauen, ML-Modell mit Docker, Azure CI/CD und FastAPI bereitstellen

Steckt dein Machine-Learning-Modell in einem Jupyter Notebook fest und erreicht nicht die Produktion?

Du bist hier genau richtig.

Ich baue produktionsreife MLOps-Pipelines, die dein ML- oder KI-Modell vom Notebook

zu einer live bereitgestellten API bringen, die dein Team tatsächlich nutzen und überwachen kann.

Ich bin ein Goldmedaillengewinner, Absolvent in Data Science und KI-Entwickler mit echter Produktions-

Bereitstellungserfahrung. Bei Robx AI habe ich live LLM-Pipelines bereitgestellt, die echte Nutzer bedienen. Bei

Systems Limited arbeitete ich mit Azure DevOps CI/CD-Pipelines und Docker in einer produktionsreifen Unternehmensumgebung.

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 Model-Serving

• CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions oder Azure DevOps
• Model-Deployment auf Azure ML Hugging Face
• Spaces oder deiner bevorzugten Cloud
• MLflow-Experiment-Tracking und Model-Registry
• Model-Monitoring und Leistungs-Logging
• Automatisierte Nachtraining-Pipeline
• Saubere Dokumentation und Übergabeanleitung

Technologie-Stack, mit dem ich arbeite:

• Docker und Docker Compose
• Azure ML und Azure DevOps
• GitHub Actions für CI/CD
• MLflow für Experiment-Tracking
• FastAPI für Model-Serving
• Python Scikit-Learn