Vou construir pipeline de mlops e implantar modelos de ml llm no gpu runpod com mlflow

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.