Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik rol AI ML-modellen uit naar AWS, GCP of Azure
Ik ben een DevOps & Cloud Engineer met praktische ervaring in het ontwerpen, automatiseren en beheren van moderne infrastructuren op AWS, Azure, Digital Ocean, Huwaie Cloud, Render, Vercel en GCP. Ik ...
Over deze dienst
Heb je je ML-model of LLM getraind maar blijf je hangen bij de deployment?
Ik zet AI en machine learning modellen snel, schoon en schaalbaar in productie op AWS, GCP en Azure. Of het nu gaat om een voorgetraind model, een fijn afgesteld LLM of een volledige MLOps-pipeline, ik regel alles van containerisatie tot monitoring.
Wat ik lever:
Deploy elk ML/LLM-model als een productie REST API
Docker + Kubernetes deployment (EKS, GKE, AKS)
Geautomatiseerde CI/CD pipeline voor code pushen en auto-deploy
FastAPI / TorchServe / Triton Inference Server setup
GPU-inference ondersteuning (CUDA, T4, A100)
Modelversiebeheer en registry met MLflow
Monitoring met Prometheus en Grafana
Auto-scaling bij verkeerspieken
Volledige MLOps pipeline voor training, validatie, deployment en monitoring
Infrastructuur als Code met Terraform en Helm
Frameworks: PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · scikit-learn · XGBoost
Clouds: AWS · GCP · Azure · SageMaker · Vertex AI · Azure ML
Elke levering bevat volledige documentatie. Stuur me een bericht voordat je bestelt voor een gratis consult, ik bekijk je model en geef je een duidelijk plan.
Andere DevOps-techniek diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten AI en ML-modellen kun je naar de cloud uitrollen?
Ik rol elk Python-gebaseerd ML- of LLM-model uit, zoals PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost en aangepaste modellen. Ik verzorg ook LLM-inference, computer vision API's en NLP-modellen op AWS, GCP en Azure met Docker en Kubernetes.
Wat is inbegrepen in de setup van de MLOps-pipeline?
De volledige MLOps-pipeline omvat automatisering van training, modelvalidatie, deployment met CI/CD, modelversiebeheer met MLflow en productie monitoring met Prometheus en Grafana. Elke keer dat je je model opnieuw traint, valideert en deployt de pipeline het automatisch zonder handmatige stappen.
Ondersteun je AWS, GCP of Azure?
Ik ondersteun alle drie. Op AWS gebruik ik EKS, SageMaker en EC2. Op GCP gebruik ik GKE en Vertex AI. Op Azure gebruik ik AKS en Azure ML. Ik kan ook de meest kosteneffectieve cloud aanbevelen op basis van je modelgrootte en verwacht verkeer.
Ondersteun je GPU-deployment voor deep learning en LLM-inference?
Ja. Ik configureer GPU-instances met CUDA-ondersteuning en zet high-performance inference servers op zoals NVIDIA Triton of TorchServe voor deep learning modellen en LLMs die GPU-versnelling vereisen.
Wat als ik alleen een getraind modelbestand heb en nog geen cloud setup?
Geen probleem, dat is de meest voorkomende situatie. Ik regel alles vanaf nul: cloud account setup, netwerken, containeriseren van je model met Docker en het uitrollen als een live API. Deel gewoon je modelbestand en ik neem het van daaruit over.
Kan mijn ML-model API hoge traffic aan en automatisch schalen?
Ja. Met de Elite en Prime pakketten configureer ik Kubernetes horizontal pod autoscaling zodat je API automatisch meer instances opstart onder belasting en weer terugschakelt om kosten te besparen, volledig beheerd en van productie-kwaliteit.
