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Vou construir pipeline de mlops, implantar modelo de ml com docker, azure ci cd e fastapi
Cientista de dados, desenvolvedor de IA, engenheiro de ML, especialista em IA generativa, ajuste fino de LLM e modelo
Sou um Cientista de Dados, apaixonado por usar o poder dos dados para gerar insights e inovação. Minha trajetória acadêmica me proporcionou uma base sólida em análise de dados, visualização de dados (...
Sobre este Serviço
Seu modelo de machine learning está preso em um notebook Jupyter e não chega à produção?
Você está no lugar certo.
Eu construo pipelines de MLOps prontos para produção que levam seu modelo de ML ou IA do notebook
para uma API ao vivo que sua equipe pode usar e monitorar de verdade.
Sou graduado em Ciência de Dados com medalha de ouro e desenvolvedor de IA com experiência real em implantação de produção. Na Robx AI, implantei pipelines de LLM ao vivo atendendo usuários reais. Na Systems Limited, trabalhei com pipelines de Azure DevOps CI CD e Docker em um ambiente empresarial de produção.
Isso não é teoria. Eu construo coisas que realmente rodam em produção.
O que vou construir para você:
Containerização com Docker do seu modelo de ML Endpoint REST com FastAPI para servir o modelo
- Pipeline de CI CD com GitHub Actions ou Azure DevOps
- Implantação do modelo no Azure ML Hugging Face
- Spaces ou sua nuvem preferida
- Rastreamento de experimentos com MLflow e registro de modelos
- Monitoramento do modelo e registro de desempenho
- Configuração de pipeline de retraining automatizado
- Documentação limpa e guia de entrega
Pilha de tecnologia que uso:
- Docker e Docker Compose
- Azure ML e Azure DevOps
- GitHub Actions para CI CD
- MLflow para rastreamento de experimentos
- FastAPI para servir modelos
- Python Scikit-Learn
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para começar?
Preciso dos seus arquivos de modelo treinado ou código de treinamento, seu conjunto de dados ou uma amostra dele, sua plataforma de nuvem preferida, se houver, e uma descrição do que seu modelo faz e quais entradas e saídas ele precisa.
Q2: Quais plataformas de nuvem você suporta?
Trabalho com Azure ML, Hugging Face Spaces, conceitos básicos de AWS SageMaker e qualquer VPS com suporte a Docker. Azure e Hugging Face são minhas plataformas mais fortes para implantação de ML.
Q3: Você consegue implantar qualquer tipo de modelo de ML?
Sim. Eu implanto modelos de classificação, regressão, NLP, visão computacional e baseados em LLM. Se seu modelo roda em Python, posso containerizá-lo e implantá-lo.
