eu vou construir pipelines de mlops e implantar modelos de ml com fastapi

Um modelo de IA ou ML treinado é inútil se fica preso em um Jupyter Notebook ou falha sob tráfego de produção. Eu transformo seus modelos Python, pipelines de LLM e scripts PyTorch/TensorFlow em APIs de produção rápidas, containerizadas e com autoescalonamento no seu cloud, respaldadas por padrões de banco empresarial. No meu dia a dia, eu projeto e mantenho sistemas de decisão de IA para um cliente importante do setor bancário, onde 99,9% de uptime, segurança rígida de dados e latência de inferência abaixo de um segundo são inegociáveis. Levo esse rigor de engenharia exatamente para a sua implantação. O que eu posso implantar e automatizar para você: 1. Emvolvimento de API e Containerização Emvolvo modelos PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, XGBoost ou Hugging Face em microserviços FastAPI de alto desempenho, empacotados em containers Docker leves, prontos para produção. 2. Implantação em Cloud e Serverless com GPU Implanto seu serviço containerizado na AWS (EC2, ECS, Lambda, SageMaker), GCP (Cloud Run, Vertex AI), Azure ou nuvens com GPU serverless de baixo custo (RunPod, Modal). 3. MLOps de produção & CI/CD Fluxos de implantação automatizados via GitHub Actions, versionamento de modelos (MLflow), monitoramento de saúde, logging e autoescalonamento para manter os custos da cloud baixos quando ociosos.