Ich werde produktionsreife ML- und LLM-Systeme bauen und bereitstellen

Hast du Schwierigkeiten, deine Machine Learning- oder LLM-Anwendung von einem Notebook oder Prototyp in ein zuverlässiges Produktionssystem zu überführen?

Ich kann dir helfen, deine ML-, MLOps-, LLM- und RAG-Anwendungen auf AWS, GCP oder Azure zu deployen und produktionsreif zu machen.

Ich spezialisiere mich darauf, funktionierende KI-Prototypen in produktionsbereite Systeme mit ordnungsgemäßer Bereitstellung, APIs, Containerisierung, Automatisierung, Überwachung und skalierbarer Infrastruktur umzuwandeln.

Mein Ansatz

Ich konzentriere mich auf mehr als nur "dein Modell online stellen".

Ich helfe dabei, das System für die Produktion zu strukturieren, indem ich folgende Aspekte berücksichtige:

• Zuverlässigkeit
• Skalierbarkeit
• Überwachung
• Wartbarkeit
• Automatisierung der Bereitstellung
• Inference-Performance
• Ressourcennutzung
• Latenz
• Infrastrukturkosten

Was du bekommst

Je nach Projekt und Paket kannst du erhalten:

• Produktionsreife Bereitstellung
• Funktionierende API-Endpunkte
• Docker-Konfiguration
• Cloud-Infrastruktur
• CI/CD-Automatisierung
• MLflow-Setup
• Überwachung und Logging
• Model/LLM-Serving
• RAG-Infrastruktur
• Technische Dokumentation
• Bereitstellungsanleitung

Ob du ein bestehendes trainiertes ML-Modell, eine LLM-Anwendung, einen RAG-Prototyp oder eine bestehende MLOps-Pipeline hast, die verbessert werden muss – ich helfe dir, sie in die Produktion zu bringen.