Ik zet een machine learning model in met mlops

Ik help je bij het inzetten van je getrainde ML-model als een betrouwbare productie-service. Dit omvat het maken van een REST API, het containeriseren van het model met Docker en het uitrollen op AWS of Azure. Ik zet ook experiment tracking op met MLflow, data- en modelversiebeheer met DVC, en logging en monitoring zodat je het gedrag van het model in productie kunt volgen.

Voor productie-workflows kan ik geautomatiseerde pipelines configureren met Airflow en basis systeemmonitoring met tools zoals Grafana, afhankelijk van jouw projectbehoeften. Het doel is om ervoor te zorgen dat je model stabiel, reproduceerbaar en makkelijk te onderhouden is na deployment.

Deze service is ideaal voor startups, SaaS-producten en data teams die willen dat hun modellen betrouwbaar op schaal draaien.

Stuur me een bericht voordat je bestelt met details over je model en infrastructuur. Ik bekijk je setup en help je de juiste package te kiezen.