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Eu vou construir pipeline de mlops e implantar modelos de ml llm na gpu com mlflow
Engenheiro sênior de DevOps e MLOps, CICD, Kubernetes, AWS, Engenheiro full stack
Sou um engenheiro sênior de DevOps e MLOps com mais de 12 anos ajudando startups a lançar sistemas seguros, escaláveis e prontos para produção. No lado de DevOps, eu projeto infraestrutura na nuvem us...
Sobre este Serviço
Tá tendo dificuldade para implantar seus modelos de IA/ML ou LLM em produção? Sou um Engenheiro Sênior de MLOps e LLMOps especializado em desenvolvimento e implantação de modelos de ML, ajuste fino, pipelines de ponta a ponta, rastreamento com MLflow, sistemas RAG com LangChain e implantação escalável de LLM na GPU.
Construo pipelines de MLOps de nível produção para automatizar desenvolvimento, treinamento, ajuste fino, testes, implantação, monitoramento e retrainings contínuos, de forma rápida, segura e escalável.
Serviços que ofereço:
- Configuração de pipeline de MLOps de ponta a ponta (Kubeflow, Airflow)
- Implantação de modelos de IA/ML em produção
- Pipeline CI/CD para ML e LLMs
- Monitoramento de modelos e detecção de drift
- Rastreamento de experimentos com MLflow e registro de modelos
- MLOps na nuvem (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
- Implantação na GPU (RunPod, Modal.com, Vast.ai) para LLMs
- LLMOps (GPT, Llama, Ollama, vLLM, ajuste fino)
- Pipelines RAG (LangChain, Pinecone, FAISS)
- Serviço de modelos com FastAPI e APIs REST
- Retrainings automáticos de modelos e controle de versões
Implanto sistemas de machine learning, GenAI, RAG, LLMs ajustados e aplicações de IA personalizadas.
Pilha tecnológica:
Python, MLflow, Kubeflow, FastAPI, LangChain, SageMaker, Vertex AI, RunPod
Pronto para colocar seu modelo de IA/ML em produção? Vamos conectar!
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais modelos de ML e LLM você pode implantar?
Implanto todos os tipos de modelos de ML e LLM, incluindo machine learning, deep learning, NLP, GenAI, sistemas RAG, GPT, Llama, Mistral e LLMs ajustados. Seja um modelo de classificação, transformer ou LLM de código aberto, vou implantar em produção com as melhores práticas de MLOps para escalabilidade.
Você pode fazer ajuste fino de LLMs e configurar pipelines RAG?
Sim, ofereço ajuste fino de LLMs usando LoRA e QLoRA na Hugging Face para modelos como Llama, Mistral e GPT. Também construo pipelines RAG prontos para produção com LangChain e bancos de dados vetoriais como Pinecone, FAISS ou Weaviate. Perfeito para chatbots, Q&A de documentos e assistentes de IA personalizados.
Com quais ferramentas de MLOps e plataformas de nuvem você trabalha?
Trabalho com todas as principais ferramentas de MLOps, incluindo MLflow, Kubeflow, Airflow, FastAPI e BentoML. Para implantação na nuvem, uso AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning e Databricks. Para implantação de LLM na GPU, trabalho com RunPod, Modal e Vast.ai.
Você fornece monitoramento de modelos e retraining automático?
Sim, configuro monitoramento completo de modelos, incluindo rastreamento de desempenho, detecção de drift e alertas automáticos usando MLflow. Também construo pipelines de retraining automáticos que treinam seus modelos com novos dados, garantindo que seu sistema de ML permaneça preciso em produção.
Você pode configurar implantação de LLM na GPU no RunPod ou Modal?
Com certeza! Implanto LLMs em plataformas de nuvem com GPU como RunPod, Modal e Vast.ai para inferência econômica e escalável. Uso vLLM, Ollama e Hugging Face Text Generation Inference para servir LLMs de alto desempenho com utilização otimizada de GPU e autoescalonamento para cargas de trabalho em produção.
Quanto tempo leva para construir um pipeline de MLOps?
A implantação básica de modelo de ML leva 3 dias, enquanto um pipeline completo de MLOps de ponta a ponta com monitoramento e retraining leva 5 dias. Soluções completas de MLOps e LLMOps com ajuste fino, RAG e implantação multi-cloud levam 7 dias. Os prazos dependem do escopo do seu projeto, vamos conversar para definir com precisão.
Quais entregáveis receberei ao final do projeto?
Você receberá o código-fonte completo, modelos de ML/LLM implantados com endpoints de API, dashboard de rastreamento MLflow, configuração de monitoramento e documentação técnica completa (nível Premium). Todo o código está pronto para produção, bem comentado e seguindo as melhores práticas de MLOps para que você ou sua equipe possam manter facilmente.
Você oferece suporte pós-entrega e documentação?
Sim! O pacote padrão inclui 3 dias de suporte após a entrega, e o Premium inclui 7 dias mais documentação técnica completa cobrindo arquitetura do pipeline, etapas de implantação do modelo e diretrizes de manutenção. Estou aqui para ajudar a solucionar problemas, responder perguntas e garantir que seu sistema de MLOps funcione sem problemas.
