Ich erstelle MLops-Pipelines und setze ML-Modelle mit FastAPI ein

Ein trainiertes KI- oder ML-Modell ist nutzlos, wenn es in einem Jupyter-Notebook gefangen bleibt oder bei Produktionsverkehr abstürzt.

Ich verwandle deine Python-Modelle, LLM-Pipelines und PyTorch-/TensorFlow-Skripte in schnelle, containerisierte und auto-skalierende Production-APIs in deiner Cloud – unterstützt von unternehmensweiten Sicherheitsstandards.

In meinem Hauptberuf entwerfe und betreue ich KI-Entscheidungssysteme für einen großen Bankkunden, wo 99,9% Verfügbarkeit, strenge Datensicherheit und Unter-Sekunden-Inferenzlatenz unverhandelbar sind. Diese Ingenieurs-Rigor ziehe ich exakt in deine Bereitstellung ein.

Was ich für dich bereitstellen und automatisieren kann:

1. API-Wrapping & Containerisierung

Verpacke PyTorch-, TensorFlow-, Scikit-Learn-, XGBoost- oder Hugging Face-Modelle in Hochleistungs-FastAPI-Mikrodienste, die in schlanken, produktionsfertigen Docker-Containern laufen.

2. Cloud- & Serverless-GPU-Bereitstellung

Stelle deinen containerisierten Service in AWS (EC2, ECS, Lambda, SageMaker), GCP (Cloud Run, Vertex AI), Azure oder kostengünstigen serverlosen GPU-Clouds (RunPod, Modal) bereit.

3. Production MLOps & CI/CD

Automatisierte Bereitstellungs-Workflows über GitHub Actions, Modell-Versionierung (MLflow), Health-Monitoring, Logging und Auto-Scaling, um Cloud-Kosten auch bei Idle niedrig zu halten.