Ik zet je machine learning model in als een rest API met fastapi en docker

Heb je al een getraind ML-model maar geen idee hoe je het bruikbaar maakt? 

Ik verpak het in een nette FastAPI REST-endpoint en zet het in de cloud zodat 

iedereen het vanaf overal kan aanroepen.

Mijn bewijs: ik heb ARIA gebouwd, een systeem voor het voorspellen van vliegtuigmotorstoringen op NASA CMAPSS-data, als een live Flask REST API. 

Ook heb ik een MLOps-batchpipeline gebouwd met Docker, YAML-configuratie, 

gestructureerde JSON-metrics en Python logging, allemaal geleverd in 39 minuten.

Wat ik lever:

- FastAPI of Flask REST-endpoint rond je model

- Inputvalidatie en foutafhandeling

- Docker-container met requirements.txt

- Gehost op Render, Railway of HuggingFace Spaces

- Live URL die je meteen kunt testen

- Net GitHub-repo met README

Werkt met: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, 

HuggingFace en elk ander Python-model.

Neem contact met me op voordat je bestelt met je modelbestand en framework. 

Ik bevestig de haalbaarheid binnen 2 uur.