Ich erstelle eine produktionsbereite Dockerfile

Beende den Kampf gegen Abhängigkeitsprobleme und "es funktioniert auf meiner Maschine"-Fehler.

Wenn du KI-Anwendungen entwickelst, sind deine Abhängigkeiten wahrscheinlich ein Albtraum. PyTorch, CUDA-Treiber und HuggingFace-Modelle schaffen aufgeblähte, fragile Umgebungen, die beim Start auf einem Produktionsserver abstürzen.

Ich baue Infrastruktur, die nicht kaputt geht. Mit einem Hintergrund in QA für Hochvolumen-Produktion und Erfahrung im Architekturen von air-gapped, Zero-Trust KI-Umgebungen spezialisiere ich mich darauf, chaotische Python- und ML-Codebasen in sichere, leichte und produktionsreife Docker-Images zu containerisieren.

Ob du eine einfache Multi-Stage-Build für ein FastAPI-Backend brauchst oder ein komplexes GPU-gestütztes Docker-Compose-Netzwerk, das an Redis und eine Vector-Datenbank angebunden ist, ich baue es beim ersten Mal richtig.

Was ich liefere:

• Standard Python Apps: Optimierte, Multi-Stage Dockerfile für FastAPI, Flask oder Backend-Skripte.

• KI/ML-Umgebungen: GPU-beschleunigte Container mit korrekten CUDA/PyTorch-Konfigurationen, um massives Image-Overhead zu vermeiden.

• Multi-Container-Architektur: docker-compose.yml Setups, die deine App sicher mit PostgreSQL, Redis, Qdrant oder Celery verbinden.

• Sicherheit: Ausführung ohne Root-Rechte.

Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um dein Repository zu besprechen!