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Vou dockerizar sua aplicação de ML ou LLM com endpoint FastAPI
Engenheiro de MLOps
Sou um Engenheiro de MLOps com mais de 4 anos de experiência construindo sistemas de ML prontos para produção na AWS e Azure. Especializo-me em Pipelines de ML, Implantação, CI/CD, Monitoramento e LLM...
Sobre este Serviço
Vou containerizar seu modelo de ML ou aplicação de LLM com Docker e criar um endpoint FastAPI pronto para produção.
Antes de você poder colocar qualquer modelo de ML em produção, ele precisa ser containerizado. Vou pegar seu código Python e transformá-lo em uma imagem Docker pronta para produção com uma API REST limpa.
Sou um Engenheiro de MLOps com mais de 4 anos de experiência implantando sistemas de ML. Construi pipelines processando 2TB/dia e implantei aplicações LLM atendendo milhares de usuários.
O que eu entrego
Imagem Docker
- Dockerfile otimizado de múltiplas etapas para tamanho mínimo da imagem
- Gerenciamento adequado de dependências (requirements.txt ou pyproject.toml)
- Configuração pronta para produção
API REST FastAPI
- Endpoints limpos e documentados
- Endpoint de verificação de saúde (/health)
- Validação de entrada com modelos Pydantic
- Tratamento adequado de erros
- Suporte assíncrono para alta concorrência
Configuração de Teste Local
- Arquivo docker-compose para testes locais fáceis
- Solicitações de API de exemplo (comandos curl)
- Configuração de variáveis de ambiente
Documentação
- Como construir e executar o container
- Documentação dos endpoints da API com exemplos
- Guia de configuração para variáveis de ambiente
Stack Tecnológico
ComponentesTecnologiaContainerizaçãoDockerAPI FrameworkFastAPI (Python)ServidorWebGunicorn + Uvicorn
Ferramentas:
Kubernetes
•
Docker
•
Amazon EKS
Frameworks:
Terraform
•
Ansible
Provedor de Nuvem:
Amazon Web Services
•
microsoft azure
Linguagem de programação:
Bash
•
Python
Especialidade:
Depuração
•
Desenvolvimento
•
Configuração
Outros serviços de Engenharia de DevOps que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q: E se meu modelo estiver em um notebook Jupyter?
A: Posso converter seu notebook para um script Python e depois containerizá-lo. Basta compartilhar o notebook.
Q: Preciso fornecer meu arquivo de modelo?
A: Sim — vou precisar do seu arquivo de modelo treinado (.pkl, .joblib, .pt, .h5) ou acesso ao seu repositório de código.
Q: Você pode trabalhar com modelos TensorFlow/PyTorch?
A: Sim — posso containerizar qualquer framework de ML baseado em Python.
Q: E se eu ainda não tiver um modelo treinado?
A: Este serviço é apenas para containerização. Se precisar de ajuda com treinamento de modelos, envie uma mensagem e podemos discutir um escopo personalizado.
Q: A API será rápida?
A: Sim — uso FastAPI com Gunicorn + Uvicorn para desempenho de nível de produção. Para pacote Premium, posso adicionar testes de carga para validar o desempenho.
Q: Você oferece implantação no Kubernetes após isso?
A: Sim — tenho um serviço separado para implantação no Kubernetes. Envie uma mensagem para desconto em pacote.
