カスタム機械学習モデルとMLOpsパイプラインを構築およびデプロイします — 時間単位

MLプロジェクトはそれぞれ異なるため、正確な所要時間を見積もるには、お客様のデータ、ビジネス上の問題、期待される成果を理解する必要があります。簡単なスコープ設定の話し合いにより、お客様は実際に必要なものに対してのみ支払い、作業を開始する前に完全に連携が取れるようになります。

各パッケージは、私の時間単価での時間ブロックを表します。プロジェクトの範囲に最適なパッケージを選択し、数量セレクターでより多くの時間が必要な場合は倍増させることができます。たとえば、スタンダードパッケージを2つ注文すると、10時間になります。ご注文前に、正確な範囲と時間について合意します。

これについては、スコープ設定フェーズで話し合います。プロジェクトが当初の見積もりを超えて拡大する場合、追加の作業時間が発生する前にその旨をお知らせしますので、お客様はどのように進めるかを決定できます。合意していない時間に対して料金を請求することはありません。

はい。プロジェクトのデータセットまたはデータソースを提供していただく必要があります。スコープに関する話し合いの中で、データ要件、フォーマット、および開始前に必要となる可能性のある前処理についてアドバイスします。

私の主要なスタックは、PythonとTensorFlow、Keras、Scikit-Learn、Pandas、NumPyです。MLOpsにはMLflow、Docker、GitHub Actionsを使用し、Google Cloud PlatformまたはHugging Faceにデプロイします。プロジェクトで特定のフレームワークが必要な場合は、スコープ設定時にお知らせください。

はい。プロジェクト中に作成されたすべてのソースコード、モデル、およびドキュメントは、お客様に提供され、お客様が自由に利用、変更、および展開できます。

もちろんです。既存のモデルの改善、再トレーニング、または本番環境へのデプロイが必要な場合でも、お客様または以前の開発者が中断したところから引き継ぐことができます。スコープに関する会話中に、お持ちのものを共有してください。

私の展開したプロジェクトは、ヘルスケア、農業、食品・飲料、教育、産業メンテナンスに及びます。とはいえ、機械学習の原則はすべての産業に適用されます。データとビジネス上の問題があれば、私はソリューションを設計できます。

プレミアムパッケージには、納品後のサポートガイダンスが含まれています。それ以降の継続的なメンテナンスや監視については、スコープ決定の話し合いの際に別途取り決めを検討できます。

このサービスは、競争力のある時間単価で、焦点を絞った明確なMLタスクに最適です。私のシニアML & データサイエンスZinnは、より深いアーキテクチャの専門知識、高度なシステム設計、CI/CDパイプラインのセットアップ、および完全な本番環境レベルのデプロイを必要とする、より複雑なプロジェクト向けであり、より高い料金に反映されています。