Je concevrai et déploierai des API llm et ml avec docker et AWS

Ce service est idéal si vous souhaitez concevoir et déployer une infrastructure distribuée prête pour une startup ou destinée à la production pour votre application ML ou LLM — depuis l'architecture et le développement initiaux jusqu'à un système de production entièrement déployé et scalable.

Je déploie sur AWS, GCP et Oracle Cloud selon vos préférences et les choix de votre forfait.

Cela dépend du cas d'utilisation de votre projet. Si vous disposez d’un flux de travail existant ou d’un modèle préféré, je peux l’utiliser. Sinon, je recommanderai le meilleur LLM open source — tel que Llama, Mistral, DeepSeek ou Qwen — en fonction de vos besoins métier et de vos exigences de performance.

Oui, en fonction du forfait que vous avez choisi, si vous optez pour la configuration avancée, vous disposez d’un service d’authentification selon vos préférences, comme JWT, OAuth2, etc. sur votre application ML de production.

Oui, j’utilise les deux. Kubernetes est principalement utilisé lorsque votre application évolue rapidement. Il permet de gérer et d’orchestrer plusieurs conteneurs Docker exécutant votre solution ML, ce qui fait que le service peut se dimensionner automatiquement et supporter une augmentation du trafic tout en garantissant fiabilité et performance.

Pour des déploiements cloud-native avancés, j’utilise Go (Golang) car il est particulièrement efficace pour gérer la concurrence et le multitâche. Cela permet à votre serveur de traiter simultanément plusieurs requêtes clients et demandes d’inférence ML, offrant ainsi de bonnes performances, une faible latence et une excellente évolutivité.

Oui ! Vous bénéficiez d’un suivi avec Prometheus et Grafana adapté à votre service ML. L’offre Avancée comprend également un tableau de bord centralisé pour suivre les performances du modèle, la latence, le débit, l’utilisation des ressources, les taux d’erreur et la santé globale du service en un seul endroit.