Saqib Hussain

الخدمة 1: نشر نموذج التعلم الآلي الجاهز للإنتاج

سأنشر نموذج التعلم الآلي الخاص بك على AWS أو Azure
الأفضل ل: الشركات الناشئة التي لديها نموذج في دفتر Jupyter لكنها لا تعرف كيف تجعله نشطا
حول بحثك في تعلم الآلة إلى خدمة ويب عملية وقابلة للتوسع. أنا آخذ ملفات النماذج الخام وأحولها إلى واجهات برمجة تطبيقات إنتاجية يمكن لتطبيقك الأمامي أو الجوال استخدامها.

ما يتضمنه:

تطوير واجهات برمجة التطبيقات باستخدام FastAPI أو Flask
إعداد السحابة على AWS أو Azure Web Apps بناء على ميزانيتك
إعداد Docker بحيث يعمل التطبيق بنفس الطريقة في التطوير والإنتاج
أمان واجهة برمجة التطبيقات الأساسية والتعامل مع متغيرات البيئة
توثيق بسيط لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات

الخدمة 2: خطوط أنابيب MLOps الآلية (CI/CD)

سأبني خط أنابيب CI/CD آلي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك
الأفضل ل: الفرق التي ترغب في إيقاف النشر اليدوي وتقليل الأخطاء
أنا أبني خطوط أنابيب أتمتة تختبر وتبني وتنشر الكود الخاص بك كلما دفعت إلى GitHub. هذا يساعد في تقليل وقت التوقف وتجنب الأخطاء اليدوية.

ما يتضمنه:

سير عمل GitHub Actions للأتمتة
إعداد الاختبار الآلي الأساسي
إعداد سجل Docker (Docker Hub أو AWS ECR)
تحديثات النشر بدون توقف
بناءات Docker المحسنة للأداء والحجم

الخدمة 3: تجربة النموذج وتتبع البيانات

سأقوم بإعداد MLFlow و DVC لدورة حياة التعلم الآلي الخاص بك
الأفضل ل: الفرق التي ترغب في تتبع التجارب وإدارة نسخ النماذج بشكل صحيح
أنشأت أدوات لتتبع تجاربك ومجموعات البيانات والنماذج بحيث يكون كل شيء قابلا للتكرار ومنظما.

ما يتضمنه:

إعداد خادم تتبع MLFlow (محلي أو سحابي)
إعداد DVC لإصدار مجموعة البيانات باستخدام S3 أو Azure Blob
سجل النماذج لإدارة الإصدارات
إعداد لإعادة إنتاج التجارب بسهولة