Je concevrai des déploiements privés de LLM et optimiserai l'inférence vllm

Les API cloud standard pour LLM présentent de graves risques de conformité pour les industries réglementées et entraînent des coûts imprévisibles de scaling des tokens. Cependant, l'hébergement local non optimisé des poids open-source (Llama, DeepSeek) provoque des crash CUDA immédiats liés à la mémoire, une latence massive des tokens et une sous-utilisation sévère des clusters GPU coûteux.

Je conçois des environnements LLM privés, sécurisés et dédiés en déployant des frameworks avancés de service d'inférence et des couches de quantification pour maximiser le débit et assurer une isolation complète des données.

Focus en ingénierie

• Service à haut débit : Mise en œuvre de vLLM et des moteurs NVIDIA TensorRT-LLM utilisant PagedAttention pour éliminer la fragmentation de mémoire et accélérer le traitement par lots simultanés.
• Pipeline de quantification des modèles : Exécution de AWQ, GPTQ ou compilation FP8 pour réduire la taille du VRAM physique jusqu'à 75 % sans compromettre la précision des benchmarks sémantiques.
• Configuration de l'architecture matérielle : Mise en place d'un parallélisme tensoriel et pipeline optimal sur des environnements multi-GPU (A100, H100, L40S).
• Couche middleware API : Exposition d'endpoints REST sécurisés compatibles OpenAI pour une intégration instantanée dans votre stack applicatif existant.