ML Produktionspipeline
FastAPI + Docker pipeline med övervakning
1Problem
Kunden hade ML-modeller som kördes i Jupyter-notebooks med manuell exekvering. Ingen versionshantering, ingen övervakning, och prediktioner krävde att datavetare körde skript manuellt. Modelldrift förblev oupptäckt i månader.
2Lösning
Byggde en end-to-end MLOps-pipeline: FastAPI-serverlager med Docker-containerisering, Prometheus-metrics för latens och prediktionsdistributionsövervakning, automatiserade retraining-triggers baserade på datadriftdetektering, och CI/CD med GitHub Actions för modelldriftsättning.
3Tekniska detaljer
Komplett maskininlärningspipeline byggd med FastAPI och Docker, med produktionsklar monitorering och realtidsprediktioner för köptransaktionsanalys. Inkluderar omfattande loggning, datainsamling och automatiserade retraining pipelines.
Intresserad av en liknande lösning?
Låt oss diskutera hur vi kan hjälpa ditt företag.