Je vais déployer un modèle ML et un LLM en tant qu'API de production

Transformez votre LLM finement ajusté, votre modèle vision-langage ou votre pipeline AI personnalisé en un service rapide, évolutif et de qualité production. La prise en charge de modèles open-weights comme Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek ou Mistral nécessite des moteurs d’inférence spécialisés, une optimisation de la VRAM et une infrastructure à faible latence.

Que vous ayez besoin d’une configuration locale légère ou d’endpoint cloud à haut débit, je vais envelopper votre modèle dans une API compatible OpenAI et le déployer sur la plateforme de votre choix.

Ce que je propose :

• Service à haut débit pour LLM : Déploiement via vLLM, Ollama, TensorRT-LLM ou TGI pour des vitesses de génération maximales et du batching
• Développement d’API : Endpoints REST/WebSocket compatibles OpenAI utilisant FastAPI ou interfaces natives vLLM
• Optimisation VRAM & inference : Quantification (AWQ, GPTQ, BitsAndBytes, GGUF), optimisation du cache KV et fusion d’adaptateurs LoRA
• Infrastructure serverless et cloud : Déploiement évolutif sur RunPod Serverless, Modal, AWS (SageMaker/EC2 GPU), GCP ou Hugging Face Spaces
• Containerisation & MLOps : Builds Docker pour la production avec NVIDIA Container Toolkit runtime et pipelines CI/CD automatisés

Modèles & stacks supportés :

Llama 3/3.1, Qwen 2.5, DeepSeek-R1/V3, Mistral/Mixtral, vLLM, Ollama, Hugging