Ich werde eine automatisierte Machine-Learning-Pipeline mit mlops auf AWS aufbauen und bereitstellen

Gig-Beschreibung:

„Hast du Schwierigkeiten, deine Machine-Learning-Modelle von einem Jupyter Notebook in eine Live-Produktionsumgebung zu übertragen? Ich erstelle eine professionelle MLOps-Pipeline für dich.

Als MLOps-Spezialist schließe ich die Lücke zwischen Data Science und Engineering. Ich liefere nicht nur ein Skript, sondern ein skalierbares System, das sich automatisch aktualisiert.

Was ich anbiete:

• Model-Deployment: FastAPI/Flask-Apps, bereitgestellt auf AWS EC2 oder Lambda.
• Containerisierung: Dockerisierung deiner ML-App für konsistente Leistung.
• Automatisierung: Vollständige CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions oder AWS CodePipeline.
• Cloud-Infrastruktur: Einrichtung von S3 für Model-Artifacts und ECR für Image-Speicherung.
• Datenbankintegration: Verbindung zu MongoDB für Logging und Echtzeit-Tracking.

Warum du mich wählen solltest? Ich spezialisiere mich auf die 'Produktion'-Seite von KI, um sicherzustellen, dass dein Modell zuverlässig, schnell und einfach zu warten ist.