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Vou implantar modelos de IA e ML na AWS, GCP ou Azure
Sou engenheiro de DevOps e Cloud com experiência prática em projetar, automatizar e gerenciar infraestruturas modernas na AWS, Azure, Digital Ocean, Huwaie Cloud, Render, Vercel e GCP. Especializado e...
Sobre este Serviço
Treinou seu modelo de ML ou LLM mas ficou preso na implantação?
Eu implanto modelos de IA e machine learning em produção na AWS, GCP e Azure de forma rápida, limpa e escalável. Seja um modelo pré-treinado, um LLM ajustado ou um pipeline completo de MLOps, cuido de tudo, desde containerização até monitoramento.
O que entrego:
Implantar qualquer modelo de ML/LLM como uma API REST de produção
Implantação com Docker + Kubernetes (EKS, GKE, AKS)
Pipeline automatizado de CI/CD para push de código e auto-deploy
Configuração de FastAPI / TorchServe / Triton Inference Server
Suporte a inferência com GPU (CUDA, T4, A100)
Versionamento e registro de modelos com MLflow
Monitoramento com Prometheus e Grafana
Autoescalonamento para picos de tráfego
Pipeline completo de MLOps: treinamento, validação, implantação e monitoramento
Infraestrutura como Código com Terraform e Helm
Frameworks: PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · scikit-learn · XGBoost
Nuvens: AWS · GCP · Azure · SageMaker · Vertex AI · Azure ML
Cada entrega inclui documentação completa. Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para uma consultoria gratuita. Vou revisar seu modelo e te passar um plano claro.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de modelos de IA e ML você pode implantar na nuvem?
Eu implanto qualquer modelo de ML ou LLM baseado em Python, como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost e modelos personalizados. Também faço inferência de LLM, APIs de visão computacional e modelos de NLP na AWS, GCP e Azure usando Docker e Kubernetes.
O que está incluído na configuração do pipeline de MLOps?
O pipeline completo de MLOps cobre automação de treinamento, validação de modelos, implantação com CI/CD, versionamento de modelos com MLflow e monitoramento de produção com Prometheus e Grafana. Toda vez que você treinar seu modelo novamente, o pipeline valida e implanta automaticamente, sem passos manuais.
Quais plataformas de nuvem você suporta: AWS, GCP ou Azure?
Suporto todas as três. Na AWS uso EKS, SageMaker e EC2. Na GCP uso GKE e Vertex AI. No Azure uso AKS e Azure ML. Também posso recomendar a nuvem mais econômica com base no tamanho do seu modelo e tráfego esperado.
Você suporta implantação com GPU para deep learning e inferência de LLM?
Sim. Configuro instâncias com GPU com suporte a CUDA e preparo servidores de inferência de alta performance, como NVIDIA Triton ou TorchServe, para modelos de deep learning e LLMs que precisam de aceleração por GPU.
E se eu só tiver um arquivo de modelo treinado e ainda não tiver configuração na nuvem?
Sem problemas, essa é a situação mais comum. Cuido de tudo do zero: configuração de conta na nuvem, rede, containerização do seu modelo com Docker e implantação como uma API ao vivo. Basta compartilhar seu arquivo de modelo que eu faço o resto.
Minha API de ML será capaz de lidar com tráfego alto e autoescalonar?
Sim. Com os pacotes Elite e Prime, configuro autoescalonamento horizontal de pods no Kubernetes, para sua API aumentar automaticamente o número de instâncias sob carga e diminuir para economizar custos, tudo gerenciado e de nível de produção.
