Ik zet je machine learning model in productie met mlops docker fastapi
n8n automation expert, RAG AI chatbot, productie ML engineer Python
Over deze dienst
Je model werkt in een Jupyter notebook maar stopt ermee in productie zonder Docker, APIs en monitoring. Ik deploy ML-modellen zoals echte teams dat doen: gecontaineriseerd, getest, gedocumenteerd en klaar voor jouw stack.
WAT JE KRIJGT
Docker-gecontaineriseerd model met reproduceerbare omgeving (Dockerfile + requirements)
FastAPI inference API met health checks en inputvalidatie
CI/CD-vriendelijke structuur (GitHub Actions of GitLab CI sjabloon)
Logging, monitoring hooks en duidelijke deployment README
Foutafhandeling voor slechte inputs, timeouts en model load failures
Overdrachts walkthrough zodat jouw team zonder mij kan herdeployen
PERFECT VOOR
Startups met een getraind model dat een echte API nodig heeft
Data science teams zonder dedicated MLOps personeel
CV / NLP / tabular ML met PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ONNX
Oprichters die overstappen van Colab of SageMaker naar VPS / AWS / GCP
WAAROM IK
Production ML engineer (MS Data Science) met meer dan 2,5 jaar ervaring in het deployen van CV en OCR bij Shufti Pro (YOLO, PaddleOCR, KYC-systemen). Ik lever code voor serving, geen notebooks.
BERICHT VOORDAT je bestelt: modelformaat (.pt, .pkl, ONNX), verwachte QPS/latentie, clouddoel en voorbeeld I/O.
Expertise:
Classificatie
•
Software development
Programmeertaal:
Python
Tools:
opencv
•
tensorflow
•
MLflow

