Je déploierai un LLM open source sur runpod ou votre serveur GPU avec fastapi

Vous avez un serveur GPU (RunPod, Vast.ai, AWS ou le vôtre) je vais faire fonctionner un LLM open source dessus, prêt pour la production, en quelques jours.

Ce que vous obtenez :

- Le modèle ADAPTÉ à votre matériel : Llama 3.1, Qwen 2.5 ou Mistral, quantifié (4-bit AWQ/GPTQ/GGUF) pour s’adapter à votre VRAM sans compromettre la qualité des réponses

- Inférence rapide : vLLM ou Ollama, configuré selon vos besoins en latence et débit

- Point de terminaison FastAPI en streaming (SSE ou WebSocket) que votre application peut appeler comme l’API OpenAI, mais à vous

- Redémarrage facile avec un seul script + README avec toutes les commandes pour reconstruire le serveur en quelques minutes

- Vos données ne quittent jamais votre infrastructure. Zéro coût par token API, jamais.

Pourquoi moi : J’ai déployé des LLM open source quantifiés sur l’infrastructure GPU de RunPod avec des endpoints FastAPI en streaming, y compris la formation et le déploiement de SLM. Plus de 8 ans en ingénierie logicielle et data. Python, vLLM, Ollama, Docker, AWS.

Avant de commander, envoyez-moi un message avec la configuration de votre GPU (ou votre cas d’usage si vous n’avez pas encore loué, je vous recommanderai le GPU le moins cher adapté). Cela prend 2 minutes et garantit le bon package.