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Je vais créer des backends FastAPI haute performance avec asyncpg et ML
Kaushik
À propos de ce service
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Architecte backend FastAPI & ML haute performance
Arrêtez de vous contenter d’API bloquantes qui plantent sous la charge. Je conçois des architectures à haute concurrence conformes aux standards de 2026. En utilisant FastAPI et Asyncpg, je fournis des backends non bloquants, de qualité production, qui maximisent le débit pour des applications d’IA gourmandes en données.
En tant que développeur senior, je ne me contente pas d’écrire des scripts ; je conçois des systèmes évolutifs qui relient les modèles ML à la production réelle.
Ce que je propose :
- Maîtrise de l’asynchrone : Opérations de base de données non bloquantes avec Asyncpg et PostgreSQL pour des performances optimales.
- Sécurité de niveau production : Authentification robuste (JWT/Argon2) et validation stricte des données via Pydantic v2.
- Intégration avancée de l’IA : Inférence optimisée pour les modèles de Deep Learning avec support pour les tâches de réentraînement en arrière-plan.
- RAG & recherche vectorielle : Mise en œuvre experte de la recherche hybride (Vector + BM25) et intégration Qdrant pour des données propriétaires.
- Systèmes auto-améliorants : Logique spécialisée de confiance utilisateur et de feedback pour suivre la performance des modèles en temps réel.
Pourquoi me choisir ?
Je me spécialise dans l’inférence hardware-aware (ONNX/CUDA) et la gestion de mémoire pour que votre application fonctionne efficacement et rapidement sur toute infrastructure.
Découvrez Kaushik
Kaushik
Senior AI Engineer High Concurrency FastAPI Local PyQt5 ML
- DeInde
- Membre depuismars 2026
- Temps de réponse moy.9 heures
Langues
Telugu, Anglais
Senior AI Engineer specializing in high-concurrency systems and local DL deployment. I bridge the gap between ML research and production software.
Expertise:
• FastAPI/Asyncpg: High-throughput, non-blocking backends with Pydantic v2.
• Local AI & PyQt5: Secure, standalone desktop apps running PyTorch/ONNX models.
• Advanced RAG: Hybrid search (Vector + BM25) with Cross-Encoder reranking.
• Efficiency: Hardware-aware inference (CUDA/ONNX) and optimized memory management.
I build proprietary, high-performance intelligence that scales beyond simple API wrappers. Let’s build.
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FAQ
Traduction automatique
Pourquoi utilisez-vous Asyncpg plutôt que des bibliothèques standard comme SQLAlchemy ou Psycopg2 ?
Les bibliothèques standard bloquent souvent la boucle d’événements, ce qui ralentit votre API ou la fait planter sous une forte charge. J’utilise Asyncpg car c’est un pilote PostgreSQL natif, non bloquant, capable de gérer des milliers de requêtes simultanées avec une latence bien inférieure, garantissant la stabilité de votre backend IA.
Pouvez-vous intégrer des modèles d’IA locaux pour éviter des coûts élevés d’API OpenAI/Claude ?
Oui. Contrairement aux développeurs qui créent des wrappers, je me spécialise dans le déploiement local. Je peux intégrer des modèles Deep Learning directement dans votre backend FastAPI en utilisant ONNX Runtime pour une inférence hardware-aware (CPU/CUDA). Cela garantit la confidentialité totale des données et zéro coût récurrent par token pour votre entreprise.
Gérez-vous la conception du schéma de la base de données et les migrations ?
Pour les niveaux Standard et Premium, oui. Je conçois des schémas PostgreSQL optimisés et mets en place l’architecture initiale de la base en utilisant des patterns asynchrones. Pour le niveau Basic, je fournis la logique de connexion, mais j’attends un schéma préexistant ou une structure très simple.
Mon API peut-elle gérer des tâches en arrière-plan comme le réentraînement de modèles ou le scraping de données ?
Absolument. En environnement de production, j’implémente des Background Tasks pour que les processus longs (comme la logique de réentraînement dans mon fichier user_trust_system.py) ne bloquent pas la requête de l’utilisateur. Cela maintient la réactivité de votre application pendant que des opérations complexes d’IA s’exécutent en arrière-plan.
