Ik implementeer je AI- of ML-model op AWS sagemaker en automatiseer voorspellingen


Level 2
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je je ML/AI-model workflow automatiseren en voorspellingen krijgen zonder handmatig werk? Ik kan helpen! Ik ben gespecialiseerd in modellen implementeren, data invoeren en outputs opslaan, waardoor je ML-pijplijnen naadloos en efficiënt worden.
Wat ik voor jou kan doen
- ML-modellen implementeren Werk met pickle (.pkl) of binaire/JSON modellen op AWS SageMaker
- Data stroom automatiseren Data halen uit data warehouses of SQL-query's uitvoeren om je model automatisch te voeden
- Voorspellingen opslaan Outputs opslaan in S3-buckets of direct in tabellen laden
- Gebeurtenis- en schema-gebaseerde runs Workflows automatiseren op een specifiek tijdstip of getriggerde gebeurtenis
- Flexibele oplossingen Gebruik Airflow + Papermill voor kleinere datasets; schalen naar SageMaker voor grotere workloads
- Aantoonbare ervaring Al geautomatiseerde pipelines van Snowflake export data model voorspelde scores tabel/S3
Waarom met mij werken
- Expert in AWS SageMaker, Airflow en Papermill
- Beheer zowel kleine als grote datasets efficiënt
- Implementeer .pkl en JSON binaire ML-modellen voor voorspellingen
- Build betrouwbare, geautomatiseerde, productieklare ML-pijplijnen
- Geef advies en ondersteuning om te zorgen dat je automatisering soepel verloopt
Maak kennis met Dilshad
Lead Data Engineer, 10 Years, Cloud Expert, Results Over Words
Level 2
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsokt 2020
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering2 maanden
Talen
Punjabi, Engels, Hindi, Urdu
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je begeleiding of ondersteuning bieden na de implementatie?
Natuurlijk! Ik bied voortdurende ondersteuning, monitoring en begeleiding om te zorgen dat je automatisering soepel en efficiënt verloopt.
Heb je dit eerder gedaan in echte projecten?
Ja! Ik heb workflows geautomatiseerd waarbij data werd gehaald uit Snowflake, gevoed aan modellen (.pkl en JSON binaire), voorspellingen werden gegenereerd en resultaten opgeslagen in tabellen of S3.
Kun je de ML-pijplijn automatisch laten draaien?
Ja! Ik kan schema's op basis van tijd instellen of pipelines triggeren door gebeurtenissen zodat je modellen automatisch draaien wanneer dat nodig is.
Kun je kleine en grote datasets aan?
Absoluut! Voor kleinere datasets gebruik ik Airflow + Papermill. Voor grotere datasets zet ik AWS SageMaker in om pipelines efficiënt te automatiseren.
Waar worden de voorspellingresultaten opgeslagen?
Voorspellingen kunnen worden opgeslagen in S3-buckets of direct in database tabellen, afhankelijk van je workflowbehoeften.
Kun je data automatisch uit mijn database halen?
Ja! Ik kan data halen uit data warehouses of SQL-query's uitvoeren om je model automatisch te voeden. Het proces kan worden gepland of door gebeurtenissen worden getriggerd.
Welke soorten ML-modellen kun je implementeren?
Ik kan pickle (.pkl) bestanden, binaire/JSON modellen en andere ML/AI-modellen implementeren op AWS SageMaker of via Airflow pipelines voor geautomatiseerde voorspellingen.

