Eu vou implementar seu modelo de aprendizado de máquina em produção com mlops docker fastapi

Seu modelo funciona em um Jupyter notebook, mas falha em produção sem Docker, APIs e monitoramento. Eu implanto modelos de ML do jeito que equipes de verdade fazem: containerizados, testados, documentados e prontos para sua stack.

O QUE VOCÊ RECEBE

Modelo dockerizado com ambiente reproduzível (Dockerfile + requirements)

API de inferência FastAPI com verificações de saúde e validação de entrada

Estrutura compatível com CI/CD (modelo de GitHub Actions ou GitLab CI)

Logs, hooks de monitoramento e README claro de implantação

Tratamento de erros para entradas inválidas, timeouts e falhas ao carregar o modelo

Passo a passo para sua equipe poder redeployar sem minha ajuda

PERFEITO PARA

Startups com modelo treinado que precisa de uma API de verdade

Equipes de ciência de dados sem equipe dedicada de MLOps

CV / NLP / ML tabular com PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ONNX

Fundadores migrando do Colab ou SageMaker para VPS / AWS / GCP

POR QUE ESCOLHER MIM

Engenheiro de ML em produção (MS Data Science) com mais de 2,5 anos implantando CV e OCR na Shufti Pro (YOLO, PaddleOCR, sistemas KYC). Eu entrego código de serving, não notebooks.

MENSAGEM ANTES DE PEDIR: formato do modelo (.pt, .pkl, ONNX), QPS/latência esperada, alvo na nuvem e exemplo de I/O.