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Ich baue eine MLops-Pipeline auf und stelle ML LLM-Modelle auf GPU mit MLflow bereit
Senior DevOps- und MLOps-Engineer, CICD, Kubernetes, AWS, Full-Stack-Engineer
Ich bin ein Senior DevOps & MLOps Engineer mit über 12 Jahren Erfahrung darin, Startups dabei zu unterstützen, sichere, skalierbare und produktionsreife Systeme zu liefern. Im Bereich DevOps plane ich...
Über diesen Service
Hast du Schwierigkeiten, deine AI/ML- oder LLM-Modelle in die Produktion zu bringen? Ich bin ein Senior MLOps- und LLMOps-Ingenieur, spezialisiert auf ML-Modellentwicklung & -bereitstellung, Feinabstimmung, End-to-End-Pipelines, MLflow-Tracking, LangChain RAG-Systeme und skalierbare GPU-basierte LLM-Bereitstellung.
Ich erstelle produktionsreife MLOps-Pipelines, um Modellentwicklung, Training, Feinabstimmung, Tests, Deployment, Überwachung und kontinuierliches Retraining schnell, sicher und skalierbar zu automatisieren.
Meine Dienstleistungen:
- End-to-End MLOps-Pipeline-Setup (Kubeflow, Airflow)
- AI/ML-Modell in die Produktion bringen
- CI/CD-Pipelines für ML & LLMs
- Modellüberwachung & Drift-Erkennung
- MLflow-Experiment-Tracking & Model Registry
- Cloud MLOps (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
- GPU-Bereitstellung (RunPod, Modal.com, Vast.ai) für LLMs
- LLMOps (GPT, Llama, Ollama, vLLM, Feinabstimmung)
- RAG-Pipelines (LangChain, Pinecone, FAISS)
- FastAPI Modellbereitstellung & REST APIs
- Automatisiertes Modell-Retraining & Versionierung
Ich setze Machine Learning, GenAI, RAG-Systeme, feinabgestimmte LLMs und individuelle AI-Anwendungen um.
Technologie-Stack:
Python, MLflow, Kubeflow, FastAPI, LangChain, SageMaker, Vertex AI, RunPod
Bereit, dein AI/ML-Modell in die Produktion zu bringen? Lass uns verbinden!
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche ML- und LLM-Modelle kannst du bereitstellen?
Ich stelle alle Arten von ML- und LLM-Modellen bereit, inklusive Machine Learning, Deep Learning, NLP, GenAI, RAG-Systeme, GPT, Llama, Mistral und feinabgestimmte LLMs. Ob Klassifikationsmodell, Transformer oder Open-Source-LLM, ich stelle es in die Produktion mit MLOps-Best Practices für Skalierbarkeit bereit.
Kannst du LLMs feinabstimmen und RAG-Pipelines einrichten?
Ja, ich biete Feinabstimmung von LLMs mit LoRA und QLoRA auf Hugging Face für Modelle wie Llama, Mistral und GPT an. Außerdem baue ich produktionsreife RAG-Pipelines mit LangChain und Vektordatenbanken wie Pinecone, FAISS oder Weaviate. Perfekt für Chatbots, Dokument-Q&A und individuelle AI-Assistenten.
Mit welchen MLOps-Tools und Cloud-Plattformen arbeitest du?
Ich arbeite mit allen großen MLOps-Tools, inklusive MLflow, Kubeflow, Airflow, FastAPI und BentoML. Für Cloud-Bereitstellung nutze ich AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning und Databricks. Für GPU-basierte LLM-Bereitstellung arbeite ich mit RunPod, Modal und Vast.ai.
Stellst du Modellüberwachung und automatisiertes Retraining bereit?
Ja, ich richte vollständige Modellüberwachung ein, inklusive Leistungs-Tracking, Drift-Erkennung und automatischen Benachrichtigungen mit MLflow. Ich baue auch automatisierte Retraining-Pipelines, die deine Modelle mit neuen Daten neu trainieren, damit dein ML-System in der Produktion stets genau bleibt.
Kannst du GPU-basierte LLM-Bereitstellung auf RunPod oder Modal einrichten?
Absolut! Ich stelle LLMs auf GPU-Cloud-Plattformen wie RunPod, Modal und Vast.ai für kosteneffiziente, skalierbare Inferenz bereit. Ich nutze vLLM, Ollama und Hugging Face Text Generation Inference für hochleistungsfähiges LLM-Serving mit optimierter GPU-Auslastung und Auto-Scaling für Produktions-Workloads.
Wie lange dauert es, eine MLOps-Pipeline aufzubauen?
Die einfache ML-Modellbereitstellung dauert 3 Tage, während eine vollständige End-to-End-MLOps-Pipeline mit Überwachung und Retraining 5 Tage benötigt. Vollständige MLOps- und LLMOps-Lösungen mit Feinabstimmung, RAG und Multi-Cloud-Bereitstellung dauern 7 Tage. Die Zeitpläne hängen vom Umfang deines Projekts ab, lass uns das für eine genaue Einschätzung besprechen.
Welche Ergebnisse erhalte ich am Ende des Projekts?
Du erhältst vollständigen Quellcode, bereitgestellte ML/LLM-Modelle mit API-Endpunkten, MLflow-Tracking-Dashboard, Überwachungseinrichtung und vollständige technische Dokumentation (Premium-Tarif). Der gesamte Code ist produktionsbereit, gut kommentiert und folgt den MLOps Best Practices, damit du oder dein Team ihn leicht warten könnt.
Bietest du Support und Dokumentation nach der Lieferung an?
Ja! Das Standardpaket beinhaltet 3 Tage Support nach Lieferung, und das Premium-Paket umfasst 7 Tage plus vollständige technische Dokumentation, die die Pipeline-Architektur, Model-Deployment-Schritte und Wartungsrichtlinien abdeckt. Ich bin hier, um bei Problemen zu helfen, Fragen zu beantworten und sicherzustellen, dass dein MLOps-System reibungslos läuft.
