Vou criar uma API REST com fastapi e colocar modelos do Hugging Face em produção

Nós implantamos e integramos modelos de geração de texto, embeddings, classificação, NER, visão computacional, transformers de áudio Whisper e checkpoints personalizados ajustados em PyTorch.

Precisamos do seu ID do repositório de modelos Hugging Face ou pesos do modelo, formatos de solicitação/resposta de exemplo e credenciais de nuvem se você desejar implantação direta na nuvem.

Não, os custos de servidores na nuvem e GPU (AWS, GCP, RunPod, Lambda Labs, etc.) são pagos diretamente por você na sua conta de provedor de nuvem.

Não, construímos exclusivamente com tecnologias de código aberto, incluindo FastAPI, Uvicorn, PyTorch e Transformers, então não há taxas recorrentes de ferramentas proprietárias.

Revisões envolvem ajustar esquemas de entrada/saída do endpoint, otimizar parâmetros e resolver bugs. Adicionar modelos totalmente novos fora do escopo inicial é cobrado como extra.

Você receberá o código fonte completo, Dockerfile, guia de configuração, coleção de testes Postman e documentação interativa Swagger UI para todos os endpoints.

Sim, incluímos 14 dias de suporte para correção de bugs após a finalização do projeto. Também oferecemos pacotes de retenção mensal para monitoramento contínuo e atualizações.

Utilizamos execução assíncrona, ONNX Runtime/quantização quando aplicável, agrupamento eficiente de requisições e processos leves de worker.

Modelos leves de NLP, embeddings e classificadores podem rodar tranquilamente em CPUs padrão. Modelos pesados de LLMs e geração de imagens requerem uma instância de GPU.

Avisar com antecedência nos permite avaliar o tamanho do seu modelo, verificar requisitos de hardware e confirmar o pacote exato para evitar atrasos no projeto.