Notre agence va configurer votre infrastructure ML, pipeline MLOps et déploiement GPU


Level 2
Agence
Certifié par Fiverr Pro
Prilient Tech a été sélectionné par l'équipe Fiverr Pro pour son expertise.
À propos de ce service
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Votre modèle ML est aussi performant que l'infrastructure qui le fait fonctionner. Je crée des pipelines MLOps en production qui transfèrent vos modèles des notebooks Jupyter à des déploiements évolutifs, surveillés et auto-scalables.
Ce que je fournis :
Déploiement de modèle ML (API REST, gRPC, inférence par lot), configuration d'infrastructure GPU/CPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, auto-hébergé), service de modèle (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), pipeline MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC), automatisation du pipeline d'entraînement, gestion des versions de modèles et suivi des expériences, tests A/B et déploiements canaris pour les modèles, endpoints d'inférence auto-scalables, optimisation des coûts pour les charges GPU, et déploiement de LLM (Llama auto-hébergé, Mistral, modèles fine-tuned).
Pourquoi choisir mon agence :
Nous combinons DevOps et IA, une association rare. La plupart des ingénieurs ML savent entraîner des modèles mais ont du mal à les déployer en production. La plupart des ingénieurs DevOps peuvent déployer des applications mais ne comprennent pas les défis spécifiques à ML comme la gestion des GPU, la gestion des versions de modèles et l'optimisation de l'inférence. Nous faisons le pont entre ces deux mondes.
À propos de cette agence

Agence
40 employés
Level 2
Prilient Tech fait partie du catalogue Fiverr Pro et a été trié sur le volet par une équipe Fiverr Pro agréée pour ses compétences et son expertise.
Certifié pour
Ingénierie DevOps
Support informatique
- DeInde
- Membre depuisavr. 2020
- Temps de réponse moy.4 heures
- Dernière commande2 mois
Langues
Anglais
Traduction automatique
Portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous déployer mon LLM fine-tuned ?
Oui. Nous déployons tout modèle compatible Hugging Face en utilisant vLLM, TGI ou Ollama sur une infrastructure GPU. Cela inclut Llama 3, Mistral, Phi et vos modèles fine-tuned personnalisés.
Combien coûte l'infrastructure GPU ?
Un seul A10G sur AWS coûte environ 0,75 $/h en demande à la demande ou 0,30 $/h avec spot. Nous optimisons votre configuration avec l'auto-scaling jusqu'à zéro lorsque inactif, ce qui peut permettre d'économiser 60 à 80 % sur les coûts GPU.
Configurez-vous aussi le pipeline d'entraînement ?
Oui. Les packages standard et premium incluent des pipelines d'entraînement automatisés avec suivi des expériences (MLflow), gestion des versions des données (DVC) et déclencheurs de réentraînement automatique.
Pouvez-vous intégrer le modèle à mon application ?
Absolument. Nous fournissons un endpoint API REST/gRPC que votre application peut appeler. Nous gérons également l'équilibrage de charge et la bascule pour une inférence haute disponibilité.

