Serei seu engenheiro de mlops para machine learning em produção

Fazer um modelo funcionar em um notebook é uma coisa, fazer ele rodar de forma confiável em produção é outra. Eu ajudo a fechar essa lacuna.

Posso te ajudar a:

• Implantar modelos de ML em produção (FastAPI, Docker, AWS EC2/Elastic Beanstalk, TensorFlow Serving)
• Projetar estratégias de rollout como shadow mode, lançamentos canary, implantação blue-green, com planos de rollback
• Configurar monitoramento de software, métricas de entrada e saída para detectar cedo drift de dados/conceitos e falhas na pipeline
• Realizar análise de erros para priorizar correções que realmente melhorem o desempenho no mundo real, não só a precisão do conjunto de testes
• Construir e auditar pipelines de dados, incluindo limpeza, consistência de rotulagem, divisões de treino/desenvolvimento/teste e rastreamento de proveniência de dados
• Estabelecer referências de desempenho usando desempenho de nível humano (HLP) e configurar rastreamento de experimentos para resultados reprodutíveis

Se você está levando uma prova de conceito para implantação, precisa de monitoramento para um modelo existente ou quer uma auditoria completa na pipeline (incluindo precisão, justiça, viés), eu adoto uma abordagem estruturada, de ponta a ponta, cobrindo todo o ciclo de vida do ML: escopo, dados, modelagem, implantação e manutenção.

Envie os detalhes do seu projeto e vamos fazer seu modelo ser enviado e rodar sem problemas.