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Vou implementar seu modelo de aprendizado de máquina em produção usando mlops
Engenharia de Vantagem para seu Negócio com Agentes de IA Personalizados e Soluções de ML
Sou Engenheiro de ML/IA e MBA, especializado na convergência entre engenharia técnica e transformação de negócios. Não apenas escrevo código; construo sistemas de IA prontos para produção, projetados ...
Sobre este Serviço
Pare de deixar seus modelos morrerem em um Jupyter Notebook.
Vou pegar seu modelo treinado de Machine Learning e transformá-lo em uma API escalável e pronta para produção que sua equipe de software pode realmente usar.
Como um Engenheiro de ML Sênior, não apenas faço o "upload" do código. Construo ambientes robustos de MLOps que garantem que seu modelo seja estável, rápido e fácil de atualizar.
O que eu ofereço:
- Empacotamento de Modelos: Containerizando modelos com Docker para capacidade de "executar em qualquer lugar".
- Desenvolvimento de API: Criando endpoints de alto desempenho usando FastAPI ou Flask.
- Implantação na Nuvem: Configuração especializada na AWS (SageMaker/EC2), Google Cloud (Vertex AI) ou Azure.
- Pipeline de CI/CD: Automatizando seu fluxo de implantação com GitHub Actions ou GitLab CI.
- Monitoramento: Configurando logs básicos para acompanhar o desempenho do modelo e "deriva".
A Stack Tecnológica: Docker, Kubernetes, FastAPI, AWS/GCP, MLflow e GitHub Actions.
Pronto para passar da pesquisa para a produção? Vamos colocar seu modelo em funcionamento.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
APIs:
API do Azure Face
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
Azure ML Studio
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais plataformas de nuvem vocês suportam?
Sou proficiente em AWS, Google Cloud (GCP) e Azure. Para projetos menores ou startups, também posso implantar em plataformas mais econômicas como Render, Railway ou Heroku.
Você oferece monitoramento de modelos?
Sim, no pacote Premium, configuro monitoramento para acompanhar a latência da API e a "deriva" básica do modelo (quando o modelo fica menos preciso com o tempo). Isso é uma parte fundamental de um fluxo de trabalho de MLOps maduro.
E se meu modelo for grande demais para servidores padrão?
Sou especializado em Otimização de Modelos. Posso usar técnicas como quantização ou sugerir instâncias otimizadas para GPU (como AWS p3/g4) para garantir que seu modelo rode de forma eficiente sem ultrapassar seu orçamento.
Você trabalha com LLMs ou IA Generativa?
Sim. Posso implementar wrappers personalizados de LLM, configurar pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) e otimizar inferências para modelos hospedados no Hugging Face.
