Ich bringe dein Machine-Learning-Modell mit MLops Docker FastAPI in Produktion

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Zain

Pakistan

Ich spreche Urdu, Englisch, Spanisch, Französisch

30 Aufträge abgeschlossen

n8n Automatisierungs-Experte, RAG AI Chatbot, Produktions-ML-Ingenieur Python

Associate Data Scientist bei Shufti Pro – Produktions-ML (YOLO, PaddleOCR, 30+ GPU-Pipelines, AWS). Ich erstelle n8n-Automatisierungen, RAG-Chatbots in Python/LangChain und KI-Agenten – keine Demos. M...

Über diesen Service

Dein Modell funktioniert in einem Jupyter Notebook, aber in der Produktion scheitert es ohne Docker, APIs und Monitoring. Ich deploye ML-Modelle so, wie echte Teams es machen: containerisiert, getestet, dokumentiert und bereit für deinen Stack.

WAS DU BEKOMMST

Docker-Container mit reproduzierbarer Umgebung (Dockerfile + requirements)

FastAPI-Inferenz-API mit Health Checks und Input-Validierung

CI/CD-kompatible Struktur (GitHub Actions oder GitLab CI Vorlage)

Logging, Monitoring-Hooks und klare Deployment-README

Fehlerbehandlung bei schlechten Inputs, Timeouts und Modell-Ladefehlern

Handover-Workshop, damit dein Team ohne mich neu deployen kann

PERFEKT FÜR

Startups mit einem trainierten Modell, das eine echte API braucht

Data-Science-Teams ohne dedizierten MLOps-Headcount

CV / NLP / tabellarisches ML mit PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ONNX

Gründer, die von Colab oder SageMaker zu VPS / AWS / GCP wechseln

WARUM ICH

Production ML Engineer (MS Data Science) mit über 2,5 Jahren Erfahrung im Deployment von CV und OCR bei Shufti Pro (YOLO, PaddleOCR, KYC-Systeme). Ich liefere produktionsfertigen Code, keine Notebooks.

NACHRICHT VOR BESTELLUNG: Modellformat (.pt, .pkl, ONNX), erwarteter QPS/Latenz, Cloud-Ziel und Beispiel-Input/Output.