Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een mlops-pipeline en implementeer een ml-model met docker azure ci cd en fastapi
Data Scientist AI Developer ML Engineer Gen AI LLM fine-tuning en model
Ik ben een Data Scientist, gepassioneerd door het benutten van data om inzichten en innovatie te stimuleren. Mijn academische achtergrond heeft me een sterke basis gegeven in data analyse, data visual...
Over deze dienst
Is jouw machine learning-model vastgelopen in een Jupyter-notebook en bereikt het geen productie?
Je bent op de juiste plek.
Ik bouw productieklare MLOps-pipelines die jouw ML- of AI-model van notebook
naar een live geïmplementeerde API brengen die jouw team daadwerkelijk kan gebruiken en monitoren.
Ik ben een Gold Medalist BS Data Science afgestudeerde en AI-ontwikkelaar met echte productie
implementatie-ervaring. Bij Robx AI heb ik live LLM-pipelines ingezet die echte gebruikers bedienen. Bij
Systems Limited werkte ik met Azure DevOps CI CD-pipelines en Docker in een productie
omgeving op ondernemingsniveau.
Dit is geen theorie. Ik bouw dingen die echt in productie draaien.
Wat ik voor jou maak:
Docker-containerisatie van je ML-model FastAPI REST-endpoint voor modelserving
- CI CD-pipeline met GitHub Actions of Azure DevOps
- Model-implementatie op Azure ML Hugging Face
- Spaces of jouw favoriete cloud
- MLflow-experimenttracking en modelregistratie
- Modelmonitoring en prestatie logging
- Automatische retrainingsetup
- Schoon documentatie en overdrachtgids
Technische stack waar ik mee werk:
- Docker en Docker Compose
- Azure ML en Azure DevOps
- GitHub Actions voor CI CD
- MLflow voor experimenttracking
- FastAPI voor modelserving
- Python Scikit-Learn
Tools:
Kubernetes
•
Docker
•
Amazon EKS
•
Google Kubernetes Engine
Frameworks:
Npm
•
Terraform
•
Ansible
•
Crossplane
•
SaltStack
Programmeertaal:
Bash
•
C
•
Go
•
Java
•
JavaScript
•
Lua
•
PHP
•
Python
•
Golang
•
Perl
Expertise:
Migratie
•
Debuggen
•
Ontwikkeling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig om te beginnen?
Ik heb je getrainde modelbestanden of training code nodig, je dataset of een voorbeeld daarvan, je voorkeur cloudplatform indien aanwezig, en een beschrijving van wat je model doet en welke input en output het nodig heeft.
Q2: Welke cloudplatforms ondersteun je?
Ik werk met Azure ML, Hugging Face Spaces, AWS SageMaker basis, en elke VPS met Docker-ondersteuning. Azure en Hugging Face zijn mijn sterkste platforms voor ML-implementatie.
Q3: Kan je elk type ML-model implementeren?
Ja. Ik implementeer classificatie-, regressie-, NLP-, computer vision- en LLM-gebaseerde modellen. Als je model in Python draait, kan ik het containeriseren en implementeren.
