Eu vou implementar seu modelo de aprendizado de máquina como uma API REST com fastapi e docker

Já tem um modelo de ML treinado, mas não sabe como torná-lo utilizável? 

Vou envolvê-lo em um endpoint REST limpo com FastAPI e implantá-lo para 

que qualquer pessoa possa chamá-lo de qualquer lugar.

Minha prova: criei o ARIA, um sistema de previsão de falhas em motores de aeronaves 

com dados do NASA CMAPSS, implantado como uma API REST Flask ao vivo. 

Também criei um pipeline de MLOps em batch com Docker, configuração YAML, 

métricas JSON estruturadas e logging em Python entregues em 39 minutos.

O que entrego:

- Endpoint REST com FastAPI ou Flask ao redor do seu modelo

- Validação de entrada e tratamento de erros

- Container Docker com requirements.txt

- Implantado no Render, Railway ou HuggingFace Spaces

- URL ao vivo que você pode testar imediatamente

- Repositório limpo no GitHub com README

Funciona com: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, 

HuggingFace ou qualquer modelo em Python.

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido com seu arquivo de modelo e framework. 

Vou confirmar a viabilidade em até 2 horas.