Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een mlops-pipeline en zet ml llm-modellen op gpu met mlflow
Senior DevOps en MLOps engineer, CICD, Kubernetes, AWS, Full Stack engineer
Ik ben een Senior DevOps & MLOps Engineer met meer dan 12 jaar ervaring in het helpen van startups bij het leveren van veilige, schaalbare en productieklare systemen. Aan de DevOps-kant ontwerp ik clo...
Over deze dienst
Heb je moeite om je AI/ML of LLM-modellen naar productie te brengen? Ik ben een Senior MLOps en LLMOps Engineer die gespecialiseerd is in ML modelontwikkeling & deployment, fine-tuning, end-to-end pipelines, MLflow tracking, LangChain RAG-systemen en schaalbare GPU-gebaseerde LLM-implementaties.
Ik bouw productieklare MLOps-pipelines om modelontwikkeling, training, fine-tuning, testen, deployment, monitoring en continue retraining te automatiseren, snel, veilig en schaalbaar.
Diensten die ik aanbied:
- End-to-End MLOps Pipeline Setup (Kubeflow, Airflow)
- AI/ML Model Deployment naar productie
- CI/CD Pipelines voor ML & LLMs
- Model Monitoring & Drift Detectie
- MLflow Experiment Tracking & Model Registry
- Cloud MLOps (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
- GPU Deployment (RunPod, Modal.com, Vast.ai) voor LLMs
- LLMOps (GPT, Llama, Ollama, vLLM, Fine-tuning)
- RAG Pipelines (LangChain, Pinecone, FAISS)
- FastAPI Model Serving & REST APIs
- Automatisch Model Retraining & Versiebeheer
Ik zet machine learning, GenAI, RAG-systemen, fine-tuned LLMs en aangepaste AI-toepassingen in productie.
Technische stack:
Python, MLflow, Kubeflow, FastAPI, LangChain, SageMaker, Vertex AI, RunPod
Klaar om je AI/ML-model naar productie te brengen? Laten we contact maken!
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke ML- en LLM-modellen kun je deployen?
Ik deploy alle soorten ML- en LLM-modellen, inclusief machine learning, deep learning, NLP, GenAI, RAG-systemen, GPT, Llama, Mistral en fine-tuned LLMs. Of het nu een classificatiemodel, transformer of open-source LLM is, ik zet het in productie met MLOps best practices voor schaalbaarheid.
Kun je LLMs fine-tunen en RAG-pipelines opzetten?
Ja, ik bied LLM fine-tuning aan met LoRA en QLoRA op Hugging Face voor modellen zoals Llama, Mistral en GPT. Ik bouw ook production-ready RAG-pipelines met LangChain en vector databases zoals Pinecone, FAISS of Weaviate. Perfect voor chatbots, document Q&A en aangepaste AI-assistenten.
Met welke MLOps-tools en cloudplatforms werk je?
Ik werk met alle grote MLOps-tools, waaronder MLflow, Kubeflow, Airflow, FastAPI en BentoML. Voor cloud deployment gebruik ik AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning en Databricks. Voor GPU-gebaseerde LLM-implementaties werk ik met RunPod, Modal en Vast.ai.
Bied je modelmonitoring en automatische retraining aan?
Ja, ik zet volledige modelmonitoring op, inclusief prestatie tracking, driftdetectie en automatische alerts met MLflow. Ik bouw ook geautomatiseerde retraining pipelines die je modellen retrainen op nieuwe data, zodat je ML-systeem in productie altijd accuraat blijft.
Kun je GPU-gebaseerde LLM-implementatie opzetten op RunPod of Modal?
Absoluut! Ik zet LLMs in op GPU cloudplatforms zoals RunPod, Modal en Vast.ai voor kosteneffectieve, schaalbare inference. Ik gebruik vLLM, Ollama en Hugging Face Text Generation Inference voor high-performance LLM-serving met geoptimaliseerde GPU-utilisatie en auto-scaling voor productie workloads.
Hoe lang duurt het om een MLOps-pipeline te bouwen?
Basis ML-model deployment duurt 3 dagen, terwijl een volledige end-to-end MLOps-pipeline met monitoring en retraining 5 dagen duurt. Volledige MLOps en LLMOps oplossingen met fine-tuning, RAG en multi-cloud deployment duren 7 dagen. De tijdlijn hangt af van je projectomvang, laten we dit bespreken voor nauwkeurigheid.
Welke resultaten zal ik aan het einde van het project ontvangen?
Je ontvangt volledige broncode, gedeployde ML/LLM-modellen met API-endpoints, MLflow tracking dashboard, monitoring setup en volledige technische documentatie (Premium tier). Alle code is productie-klaar, goed gecommentarieerd en volgt MLOps best practices zodat jij of je team het gemakkelijk kunnen onderhouden.
Bied je ondersteuning en documentatie na levering?
Ja! Het standaardpakket bevat 3 dagen support na levering, en Premium bevat 7 dagen plus volledige technische documentatie over pipeline-architectuur, modeldeployment en onderhoudsrichtlijnen. Ik help graag met troubleshooten, vragen beantwoorden en zorgen dat je MLOps-systeem soepel draait.
