Ich baue eine mlops-Pipeline auf und stelle ml llm-Modelle auf GPU Runpod mit mlflow bereit

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.