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Vou containerizar e implantar seu modelo de aprendizado de máquina
Shulyak Evgenei
Sobre este Serviço
Tradução automática
Quer tirar seu modelo de Machine Learning do Jupyter Notebook e colocar em produção? Eu vou containerizar e implantar seus modelos de ML em APIs de microserviços de alto desempenho, prontas para produção.
O que eu ofereço:
Wrapper FastAPI: Transforme seus modelos PyTorch, ONNX ou Scikit-Learn em APIs REST limpas com documentação Swagger automática.
Dockerização: Crie Dockerfiles otimizados de várias etapas e configurações docker-compose para uma implantação confiável em várias plataformas.
Pronto para produção MLOps: Implemente configurações de ambiente seguras, caminhos de inferência otimizados e comentários detalhados no código.
Integração com banco de dados: Conecte seu pipeline facilmente a bancos de dados (PostgreSQL/Redis) para aplicações com estado.
Frameworks suportados: Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, ONNX.
Por que me escolher?
Código limpo, eficiente e bem documentado.
Foco em pegadas mínimas de container e execução rápida de inferência.
Comunicação profissional e suporte confiável.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para que possamos discutir a arquitetura específica do seu modelo e suas necessidades!
Conheça mais sobre Shulyak Evgenei
Shulyak Evgenei
MLOps and DevOps Engineer, Production ML Deployment
- A partir deBielorrússia
- Membro desdejun. de 2026
Idiomas
Russo, Inglês
I am an MLOps and DevOps Engineer focused on bringing Machine Learning models into production environments. I specialize in infrastructure automation, Docker/Kubernetes containerization, and building robust CI/CD pipelines for AI and software applications.
Whether you need to wrap a model into a production-ready FastAPI, set up experiment tracking, or optimize your server infrastructure, I build efficient, secure, and cost-optimized environments. Let's streamline your workflows and get your code running smoothly.
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Perguntas frequentes
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O que preciso fornecer para começar?
Por favor, envie seu arquivo de modelo treinado (.pth, .onnx, .h5, etc.), um script de exemplo mostrando como executar a inferência e quaisquer requisitos específicos de dependências.
