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Ich werde die AWS Deployment-Pipeline automatisieren
Unternehmen vom traditionellen zum agentischen unterstützen
Ich spezialisiere mich auf Agentic AI, autonome Workflow-Automatisierung und intelligente AI-Systeme für reale Geschäftsabläufe. Ich entwickle AI-Agenten für Aufgaben-Ausführung, Logik, Entscheidungsf...
Über diesen Service
Glaube an Qualität und Kundenzufriedenheit
Suchst du nach einer vollständig automatisierten und skalierbaren CI/CD-Pipeline auf AWS?
Ich entwerfe, konfiguriere und implementiere sichere AWS DevOps-Pipelines, die deinen Build-, Test- und Deployment-Workflow automatisieren.
Ich kann dir bei folgendem helfen:
- Einrichtung einer AWS CI/CD-Pipeline
- CodePipeline- und CodeBuild-Konfiguration
- Jenkins- / GitHub-Actions-Integration
- Docker- und Kubernetes-Deployment
- EC2-, ECS-, EKS- und Lambda-Deployments
- Terraform- / CloudFormation-Automatisierung
- Automatisches Deployment von GitHub / GitLab / Bitbucket
- Blue-Green- und Rolling-Deployments
- Monitoring- und Logging-Setup
- Sichere IAM-Rollen und Berechtigungen
Programmiersprache:
Python
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SQL
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NoSQL
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Amazon SageMaker
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Scala
Frameworks:
scikit-learn
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DeepPy
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Google ML Kit
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SimpleCV
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PyTorch
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Sprache wirst du für die Erstellung des Modells verwenden?
Da es viele Sprachen für die Erstellung von DL- und ML-Modellen gibt, werde ich Python wegen seiner Einfachheit und erweiterten Funktionalität verwenden.
Welchen Algorithmus wirst du für diesen Datensatz verwenden?
Wenn ich die Daten bekomme, werde ich zunächst eine Analyse der Daten durchführen, anstatt sofort einen Algorithmus anzuwenden. Dann versuche ich, das zugrunde liegende Muster der Daten zu verstehen. Danach prüfe ich, ob fehlende oder null Werte vorhanden sind. Nach der Analyse wende ich den Algorithmus an.
Kannst du die gesamte Pipeline für Machine Learning oder Deep Learning aufbauen?
Ja. Ich kann die gesamte Pipeline vom Data Scraping bis zur Modellbereitstellung erstellen.
Hast du Erfahrung mit der Modellbereitstellung?
Ja. Ich habe viele Projekte auf bekannten Cloud-Computing-Plattformen wie Azure, GCP, AWS, Heroku usw. bereitgestellt.
