Je vais déployer des LLM auto-hébergés, rag, ollama, vllm, agents IA sur vps ou serveur gpu
Ingénieur AIOps et Linux DevOps
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
671 avis cinq étoiles · plus de 600 commandes · 13+ années dans l'infrastructure de production
Je déploie des LLMs open-source et des systèmes d’IA sur vos propres serveurs, pour que vous n’ayez plus à payer par token et que vos données restent en interne.
Ce que je déploie
- Ollama, vLLM, llama.cpp, OpenWebUI
- Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma
- RAG avec Qdrant, Chroma, Weaviate, pgvector
- Agents IA via n8n, LangChain, LlamaIndex
Où je le déploie
- Votre VPS : Hetzner, DigitalOcean, Contabo, OVH
- Serveurs GPU et bare metal : A100, L40S, RTX 4090
- AWS, GCP, Azure, RunPod
- Installations sur site et en réseau isolé
Comment ça fonctionne
- Vous envoyez les spécifications de votre serveur et le modèle souhaité
- Je confirme ce que votre matériel peut réellement supporter
- Je déploie, ajuste et documente le tout
Ce que vous obtenez
- Déploiement avec Docker ou systemd, reproductible
- Reverse proxy Nginx avec SSL et authentification API
- Ajustement du GPU et de la VRAM pour que le modèle fonctionne rapidement
- Surveillance, journalisation et redémarrage automatique en cas de problème
- Documentation de transfert écrite
Références
- Organisation du prix Nobel, Starbucks, T-Mobile, Beasley Media
- Plateformes servant 45 000 utilisateurs simultanés à 40 Gbps
Contactez-moi avant de commander, je vous dirai honnêtement si votre matériel peut le supporter.
Outils:
Kubernetes
•
Docker
•
Amazon EKS
•
Moteur Google Kubernetes
Frameworks:
Terraform
•
Ansible
•
Marionnette
Langage de programmation:
Bash
•
Python
Expertise:
Installation
•
Migration
•
Débogage
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quel matériel faut-il pour faire fonctionner un LLM ?
Cela dépend du modèle. Un modèle de 7B ou 8B en version quantifiée fonctionne avec une GPU de 16 Go de VRAM, ou même uniquement avec un CPU si vous avez suffisamment de RAM. Un modèle de 70B nécessite plus de 48 Go de VRAM ou plusieurs GPU. Envoyez-moi la configuration de votre serveur avant de commander, et je vous dirai exactement ce qui pourra y fonctionner correctement.
Pouvez-vous déployer sur mon VPS existant ou ai-je besoin d’un serveur GPU ?
Les deux options sont possibles. Les modèles plus petits et les configurations RAG fonctionnent bien sur un VPS CPU standard. Si vous avez besoin de modèles plus grands ou de temps de réponse rapides, je peux vous aider à choisir un hébergeur GPU comme RunPod, Hetzner ou Lambda, ou déployer sur du matériel que vous possédez déjà.
Mes données resteront-elles privées ?
Oui. Tout fonctionne sur votre propre infrastructure. Aucun prompt, document ou embedding ne quitte votre serveur, ce qui est la principale raison pour laquelle la plupart des clients abandonnent les API hébergées. Les configurations isolées et sur site sont prises en charge.
2 avis concernant ce service
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Détails de la notation
- Niveau de communication avec le freelance
- Qualité de la livraison
- Valeur de la livraison
Trier par
L lara_chad2

Royaume-Uni
Excellent service! The deployment was completed quickly and professionally. The seller understood the issue, handled the Dockerized Python AI application deployment smoothly, and kept me updated throughout the process. Everything is working as expected. Highly recommended!
50 $US
Prix
1 jour
Durée
Utile?D drezin

États-Unis
Collaboration en coursShazeb was great in understanding the problem and working to fix It. would recommend.
100 $US-200 $US
Prix
2 jours
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Excellent service! The deployment was completed quickly and professionally. The seller understood the issue, handled the Dockerized Python AI application deployment smoothly, and kept me updated throughout the process. Everything is working as expected. Highly recommended!
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100 $US-200 $US
Prix
2 jours
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