Vou configurar mlflow e dvc para acompanhamento de experimentos de ML e controle de versões de modelos

Perdendo o controle dos experimentos de ML, datasets e versões de modelos? Eu vou resolver isso com uma configuração de MLOps pronta para produção que sua equipe pode realmente usar.

O que você recebe:

• Configuração do servidor de tracking MLflow (auto-hospedado ou na nuvem: AWS, GCP ou Azure)
• Integração com DVC para versionamento de datasets e modelos
• Configuração do registro de modelos com fluxos de trabalho de staging/produção
• Estrutura de registro de experimentos (parâmetros, métricas, artefatos)
• Documentação clara e entrega para que sua equipe possa rodar de forma independente

Por que me escolher:

Vendedor nível 1, 8 pedidos concluídos, avaliação 5.0.

M.Sc. em Engenharia de Software (FAST-NUCES). Especialista em ferramentas de MLOps como MLflow, DVC, Airflow, Docker, Kubernetes, não em DevOps genérico. Clientes nos EUA, Canadá e Europa.

Como funciona:

1. Chamada de escopo gratuita para revisarmos seu fluxo de trabalho de ML atual
2. Eu desenho a arquitetura de tracking/versionamento
3. Configuração, testes e integração com seu código existente
4. Documentação + sessão de entrega ao vivo

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa confirmar o escopo e o prazo para sua stack.