Nossa agência irá configurar sua infraestrutura de ML, pipeline de MLOps e implantação em GPU

Seu modelo de IA é tão bom quanto a infraestrutura que o executa. Eu crio pipelines de MLOps de produção que levam seus modelos de notebooks Jupyter para implantações escaláveis, monitoradas e com autoescalonamento.

O que eu entrego:

Implantação de modelo de IA (API REST, gRPC, inferência em lote), configuração de infraestrutura GPU/CPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, auto-hospedado), serviço de modelos (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), pipeline de MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC), automação de pipeline de treinamento, versionamento de modelos e rastreamento de experimentos, testes A/B e implantações canário para modelos, endpoints de inferência com autoescalonamento, otimização de custos para cargas de trabalho em GPU e implantação de LLM (Llama auto-hospedado, Mistral, modelos ajustados).

Por que minha agência:

Estamos na interseção de DevOps e IA, uma combinação rara. A maioria dos engenheiros de IA consegue treinar modelos, mas tem dificuldades na implantação em produção. A maioria dos engenheiros de DevOps consegue implantar aplicativos, mas não entende os desafios específicos de IA, como agendamento de GPU, versionamento de modelos e otimização de inferência. Nós conectamos esses dois mundos.