Ik bouw je mlops-pipeline en zet ml-modellen in met fastapi
Senior ML Engineer, RAG, AI Agents en MLOps
Over deze dienst
Heb je een AI- of machine-learningmodel dat in een notebook werkt, maar moeilijk betrouwbaar te implementeren is?
Ik implementeer of los problemen op met je model met behulp van FastAPI, Docker en praktische MLOps-engineering.
Afhankelijk van je pakket kan ik bieden:
- FastAPI inference endpoints
- Docker containerisatie
- Model laden en voorspellingspijplijnen
- Omgevings- en afhankelijkheidsconfiguratie
- Health checks en API documentatie
- Probleemoplossing bij deployment
- MLflow experiment- of modeltracking
- GitHub Actions CI/CD
- Kubernetes of cloud deployment
- Logging en basis monitoring
- Deployment documentatie
Deze service ondersteunt machine-learning modellen, RAG applicaties, LLM APIs, computer-vision systemen en Python inference services.
Cloud-, GPU-, API- en infrastructuurkosten zijn niet inbegrepen. Modeltraining, grote applicatieontwikkeling en meerdere omgevingen vereisen een aangepaste offerte.
Neem contact met me op voordat je bestelt met je framework, repository status, huidig probleem en deployment doel.
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke modellen kan je inzetten?
Python-gebaseerde ML, deep-learning, RAG, LLM en computer-vision modellen na repository review.
Zijn infrastructuurkosten inbegrepen?
Nee. Cloud-, GPU-, API- en opslagkosten worden door de klant betaald.
Kun je een bestaande deployment repareren?
Ja. Basis dekt één duidelijk gedefinieerde API, Docker of deployment probleem.
Bevat dit modeltraining?
Nee. Training, fine-tuning en datasetontwikkeling vereisen een aparte aangepaste offerte.
Kun je deployen naar Kubernetes?
Ja. Kubernetes is beschikbaar in Premium of als een Gig Extra.

