Ich stelle dein Machine-Learning-Modell als FastAPI oder Flask REST API bereit

Steckt dein ML-Modell in einem Jupyter Notebook oder als .pkl / .pt Datei fest? Ein Modell ist nutzlos, bis es Live-Vorhersagen liefern kann.

Ich deploye dein Modell als eine leistungsstarke, produktionsbereite REST API mit FastAPI oder Flask.

Warum du mich wählen solltest?

Ich bin ein professioneller Softwareentwickler (KI). Viele können ein Modell trainieren, aber nur wenige können es nach den besten Praktiken der Softwareentwicklung deployen. Ich schreibe sauberen, robusten und skalierbaren MLOps-Code, der dein Modell zu einem echten Produkt macht.

Meine Service-Features:

• Schnelle API mit FastAPI (inklusive automatischer Swagger / OpenAPI API-Dokumentation).
• Zuverlässige Pydantic-Datenvalidierung, um schlechte Eingaben zu verhindern.
• Sauberer, kommentierter und professioneller Python-Code.

Meine Pakete:

• Basic: Ein einzelnes, funktionales API-Skript für dein Modell.
• Standard: Eine Pro API mit Datenvalidierung und detaillierten Kommentaren.
• Premium: Die komplette MLOps-Lösung: Die Pro API, containerisiert mit Docker (Dockerfile) und Unit-Tests (pytest).

Ich kann jedes Python-basierte Modell deployen: Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, YOLO, LangChain usw.

Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung! Wir müssen zuerst dein spezielles Modell, Framework und Deployment-Ziele besprechen.