Деплой ML-модели в продакшен
Об этой услуге
Что вы получите
- Развёрнутую ML-модель в production-окружении с REST API для инференса
- Контейнеризацию модели: оптимизированный Docker-образ с GPU/CPU поддержкой
- API-сервис на FastAPI/Flask с валидацией входных данных, батч-предсказаниями и мониторингом
- CI/CD для ML: автоматический retraining, версионирование моделей (MLflow, DVC)
- Мониторинг модели в production: data drift, model drift, latency, throughput
Как я работаю
Анализирую вашу ML-модель, её зависимости и требования к инфраструктуре. Оптимизирую модель для инференса (ONNX, TensorRT, quantization при необходимости). Оборачиваю в FastAPI с асинхронной обработкой и батчингом. Деплою через Docker/Kubernetes на AWS SageMaker, GCP Vertex AI или ваш VPS. Настраиваю мониторинг через Evidently AI и Prometheus.
Почему стоит выбрать меня
- MLOps-инженер с 4+ лет опыта деплоя моделей в production для высоконагруженных сервисов
- Владею Docker, Kubernetes, MLflow, DVC, FastAPI, TorchServe, Triton Inference Server
- Ваша модель будет работать надёжно, быстро и с автоматическим масштабированием
Пришлите описание модели и требования к latency — я предложу архитектуру деплоя и инфраструктуру.
Отзывы
4.78
9 Отзывы
Работа выполнена безупречно! Качество на высшем уровне.
Татьяна Климина
Очень доволен результатом! Исполнитель работает быстро и грамотно.
Марина Соколова
Блестящая работа от талантливого исполнителя. Рекомендую!
Сергей Лебедев
Хороший результат. Коммуникация могла бы быть чуть активнее, но работа выполнена.
Роман Сухарев
Всё идеально! Исполнитель — настоящий мастер своего дела.
Алексей Пустовалов
QA
Работа на отлично. Качество и сроки — без единого нарекания.
Артём Кулаков
Исполнитель показал высший класс! Буду сотрудничать снова.
Иван Петренко
Екатерина задеплоила нашу модель через FastAPI + Docker. Мониторинг дрифта, автоматический ретренинг — всё из коробки. Работает безотказно 4 месяца.
Алексей Пустовалов
QA
Хорошая работа. MLflow Pipeline — то, что нужно для нашей команды. Екатерина помогла разобраться с Kubeflow, хотя это было сверх ТЗ. Спасибо!