Ik bouw mlops-pijplijnen en implementeer ml-modellen met FastAPI

Een getraind AI- of ML-model is zinloos als het vastzit in een Jupyter-notebook of crasht bij productieverkeer.

Ik zet jouw Python-modellen, LLM-pijplijnen en PyTorch-/TensorFlow-scripts om in snelle, gecontaineriseerde en auto-schaalbare productie-API's op jouw cloud, ondersteund door enterprise bankstandaarden.

Tijdens mijn dagelijkse werk ontwerp en onderhoud ik AI-beslissingssystemen voor een grote bankklant, waar 99,9% uptime, strikte gegevensbeveiliging en sub-seconde-inferentie- latency niet onderhandelbaar zijn. Die engineering-precisie breng ik precies in jouw deployment.

Wat ik voor jou kan uitrollen en automatiseren:

1. API-wrapping en containerisatie

Wrap PyTorch-, TensorFlow-, Scikit-Learn-, XGBoost- of Hugging Face-modellen in hoogwaardige FastAPI-microservices die zijn verpakt in compacte, productieklare Docker-containers.

2. Cloud- en serverloze GPU-implementatie

Deploy jouw gecontaineriseerde service naar AWS (EC2, ECS, Lambda, SageMaker), GCP (Cloud Run, Vertex AI), Azure, of kostenefficiënte serverloze GPU-clouds (RunPod, Modal).

3. Production MLOps en CI/CD

Geautomatiseerde deployment-workflows via GitHub Actions, modelversiebeheer (MLflow), health monitoring, logging en auto-scaling om cloudkosten laag te houden wanneer het idle is.