Saqib Hussain

Service 1 : Déploiement du modèle ML prêt à la production

Je vais déployer votre modèle d’apprentissage automatique sur AWS ou Azure
Idéal pour : les startups qui ont un modèle dans un Jupyter Notebook mais ne savent pas comment le rendre en ligne
Transformez vos recherches en apprentissage automatique en un service web fonctionnel et évolutif. Je prends des fichiers de modèles bruts et je les convertis en API de production que votre interface ou application mobile peut utiliser.

Ce qui est inclus :

Développement d’API en utilisant FastAPI ou Flask
Configuration cloud sur AWS ou Azure Web Apps selon votre budget
Docker configuré pour que l’application tourne de la même façon en développement et en production
Sécurité de base de l’API et gestion des variables d’environnement
Documentation simple pour utiliser l’API

Service 2 : Pipelines MLOps automatisés (CI/CD)

Je vais construire un pipeline automatisé CI/CD pour vos applications d’IA
Idéal pour : les équipes qui veulent arrêter les déploiements manuels et réduire les erreurs
Je construis des pipelines d’automatisation qui testent, développent et déploient votre code chaque fois que vous poussez vers GitHub. Cela aide à réduire les temps d’arrêt et évite les erreurs manuelles.

Ce qui est inclus :

Flux de travail GitHub Actions pour l’automatisation
Configuration de base des tests automatisés
Configuration du registre Docker (Docker Hub ou AWS ECR)
Mises à jour de déploiement sans interruption
Optimisation des builds Docker pour les performances et la taille

Service 3 : Expérience de modèle et suivi des données

Je vais configurer MLFlow et DVC pour votre cycle de vie en apprentissage automatique
Idéal pour : les équipes qui souhaitent suivre les expériences et gérer correctement les versions des modèles
J’ai mis en place des outils pour suivre vos expériences, ensembles de données et modèles afin que tout soit reproductible et organisé.

Ce qui est inclus :

Configuration de serveur de suivi MLFlow (local ou cloud)
Configuration DVC pour le versionnement des jeux de données en utilisant S3 ou Azure Blob
Registre de modèles pour gérer les versions
Configuration pour reproduire facilement les expériences