Ik ontwerp en bouw ai mlops-pijplijnen en ml-microservices

Werpen je AI-modellen traag, crashen ze onder zwaar verkeer, of verbruiken ze je cloudbudget snel?---De meeste data science teams kunnen geweldige modellen maken, maar opschalen voor productie is een heel andere uitdaging. Als je model gekoppeld is aan je hoofdapplicatie monolith, kan een verkeerspiek je hele systeem laten crashen.

Ik ontkoppel je machine learning-modellen in schaalbare, productieklare microservices met behulp van Docker en Kubernetes, zodat je infrastructuurkosten kunt verlagen en razendsnelle inference-snelheden kunt behalen.

Wat ik voor je oplos:

• Productie-implementatie: Ik zet ruwe Python/ML-scripts om in productieklare, gecontaineriseerde API-eindpunten.
• GPU-kostenoptimalisatie: Ik scheid je webverkeer van je model inference, zodat je alleen betaalt voor dure cloud compute wanneer je AI daadwerkelijk draait.
• Zero-downtime infrastructuur: Ik bouw veerkrachtige, geautomatiseerde setups die je kernapp blijft draaien, zelfs als een model pod een fout ervaart.
• Deskundige debugging: Ik duik in bestaande clusters om container out-of-memory fouten, gebroken pijplijnen en omgevingsmismatch op te lossen.