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Ich entwickle und stelle ML- oder DL-Modelle als Web-Apps oder APIs bereit
Professioneller KI-Ingenieur Datenwissenschaftler
Ich bin ein AI-Ingenieur mit Hintergrund in Data Science und spezialisiere mich auf ML-Deployment, REST-APIs und Power BI Dashboards. Ich verwandle Daten in umsetzbare Erkenntnisse durch produktionsre...
Über diesen Service
Ich baue und stelle deine Machine-Learning-Modelle in voll funktionsfähige Web-Anwendungen oder APIs mit Streamlit, Flask oder FastAPI bereit.
Egal, ob du bereits ein trainiertes Modell hast oder eine komplette End-to-End-Lösung brauchst, ich kann dein ML-Projekt in ein produktionsfähiges System verwandeln.
Ich biete an:
- ML-Web-Apps (Streamlit / Flask)
- REST-APIs für die Modellbereitstellung (FastAPI)
- End-to-End-ML-Pipelines (Datenvorverarbeitung, Training, Evaluation, Deployment)
- Prädiktive Modelle, Klassifikation, Regression, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung
- Modelleinbindung in interaktive Dashboards oder Web-Apps
Tools, die ich verwende: Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy, TensorFlow/Keras, Streamlit, Flask, FastAPI, Docker (optional)
Du erhältst:
- Voll funktionsfähige ML-Anwendung oder API
- Sauberen, gut strukturierten Quellcode
- Modelleinbindung und Tests
- Grundlegendes UI/Dashboard
- Dokumentation und Setup-Anleitung
Ich lege Wert auf saubere, produktionsreife Lösungen, nicht nur Notebooks.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Projektanforderungen zu besprechen, damit ich genau das liefern kann, was du brauchst.
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich ein trainiertes Machine-Learning-Modell haben?
Nicht unbedingt. Ich kann mit deinem trainierten Modell arbeiten oder eine komplette End-to-End-ML-Lösung von Grund auf aufbauen.
Was muss ich bereitstellen, um das Projekt zu starten?
Du kannst deinen Datensatz, Modelldatei, Projektidee oder sogar nur eine Problemstellung bereitstellen. Ich leite dich, falls etwas fehlt.
Welche Frameworks verwendest du für das Deployment?
Ich nutze hauptsächlich Streamlit, Flask und FastAPI, je nach Projektanforderungen. Für fortgeschrittene Projekte kann ich auch Docker verwenden.
Kannst du mein Jupyter Notebook in eine Web-App umwandeln?
Ja, ich kann dein notebook-basiertes ML-Projekt in eine voll funktionsfähige Web-Anwendung oder API umwandeln.
Wird mein Projekt online deploybar sein?
Ja, ich kann dabei helfen, es deploymentbereit zu machen (Streamlit Cloud, Heroku oder andere Plattformen, je nach Bedarf).
Kannst du eine Benutzeroberfläche für Vorhersagen hinzufügen?
Ja, ich kann eine interaktive UI mit Streamlit oder eine webbasierte Frontend-Oberfläche für die Modellinteraktion bauen.
Übernimmst du auch das Training und die Verbesserung des Modells?
Ja, ich kann bei Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modelltraining und Leistungsoptimierung helfen, falls nötig.
Kannst du APIs oder externe Dienste integrieren?
Ja, ich kann dein ML-Modell mit REST-APIs und externen Diensten integrieren, falls für deine Anwendung erforderlich.
Kannst du mit großen Datensätzen (über 100K Zeilen) arbeiten?
Ja, ich kann mit großen Datensätzen arbeiten, aber Leistung und Lieferzeit können je nach Komplexität und Ressourcen variieren.
Welche Dateiformate unterstützt du für Datensätze?
Ich kann mit CSV, Excel, JSON, SQL-Datenbanken und anderen gängigen Formaten arbeiten.
