Ik containeriseer en implementeer je machine learning model


Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je je Machine Learning model uit Jupyter Notebook halen en in productie brengen? Ik containeriseer en implementeer je ML-modellen in high-performance, productieklare microservice-API's.
Wat ik aanbied:
FastAPI Wrapper: Zet je PyTorch, ONNX of Scikit-Learn modellen om in nette REST API's met automatische Swagger documentatie.
Dockerization: Bouw geoptimaliseerde multi-stage Dockerfiles en docker-compose setups voor betrouwbare cross-platform deployment.
MLOps Production Ready: Implementeer veilige omgevingsconfiguraties, geoptimaliseerde inferencepaden en gedetailleerde codecommentaren.
Database-integratie: Koppel je pipeline naadloos aan databases (PostgreSQL/Redis) voor stateful applicaties.
Ondersteunde frameworks: Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, ONNX.
Waarom voor mij kiezen?
Schone, efficiënte en goed gedocumenteerde code.
Focus op minimale container footprints en snelle inference-uitvoering.
Professionele communicatie en betrouwbare ondersteuning.
Stuur me gerust een bericht voordat je een bestelling plaatst, zodat we je specifieke modelarchitectuur en wensen kunnen bespreken!
Maak kennis met Shulyak Evgenei
MLOps and DevOps Engineer, Production ML Deployment
- Afkomstig uitWit-Rusland
- Lid sindsjun 2026
Talen
Russisch, Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat moet ik aanleveren om te starten?
Stuur alsjeblieft je getrainde modelbestand (.pth, .onnx, .h5, etc.), een voorbeeldscript dat laat zien hoe je inference uitvoert, en eventuele specifieke afhankelijkheidsvereisten.

