Nossa agência irá configurar sua infraestrutura de ML, pipeline de MLOps e implantação em GPU


Level 2
Agência
Verificado pelo Fiverr Pro
Prilient Tech foi selecionado pela equipe do Fiverr Pro considerando sua experiência.
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu modelo de IA é tão bom quanto a infraestrutura que o executa. Eu crio pipelines de MLOps de produção que levam seus modelos de notebooks Jupyter para implantações escaláveis, monitoradas e com autoescalonamento.
O que eu entrego:
Implantação de modelo de IA (API REST, gRPC, inferência em lote), configuração de infraestrutura GPU/CPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, auto-hospedado), serviço de modelos (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), pipeline de MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC), automação de pipeline de treinamento, versionamento de modelos e rastreamento de experimentos, testes A/B e implantações canário para modelos, endpoints de inferência com autoescalonamento, otimização de custos para cargas de trabalho em GPU e implantação de LLM (Llama auto-hospedado, Mistral, modelos ajustados).
Por que minha agência:
Estamos na interseção de DevOps e IA, uma combinação rara. A maioria dos engenheiros de IA consegue treinar modelos, mas tem dificuldades na implantação em produção. A maioria dos engenheiros de DevOps consegue implantar aplicativos, mas não entende os desafios específicos de IA, como agendamento de GPU, versionamento de modelos e otimização de inferência. Nós conectamos esses dois mundos.
Sobre esta agência

Agência
40 de funcionários
Level 2
Prilient Tech faz parte do catálogo Fiverr Pro e foi escolhido a dedo por uma equipe dedicada do Fiverr Pro por suas habilidades e conhecimentos.
Verificado para
Engenharia de DevOps
Suporte de TI
- A partir deÍndia
- Membro desdeabr. de 2020
- Responde em aprox.:4 horas
- Última entrega2 meses
Idiomas
Inglês
Tradução automática
Portfólio
Outros serviços de Desenvolvimento de IA oferecidos por nós
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue implantar meu LLM ajustado?
Sim. Implantamos qualquer modelo compatível com Hugging Face usando vLLM, TGI ou Ollama em infraestrutura de GPU. Isso inclui Llama 3, Mistral, Phi e seus modelos ajustados personalizados.
Quanto custa a infraestrutura de GPU?
Uma GPU A10G na AWS custa cerca de $0,75/h em demanda ou $0,30/h com spot. Otimizamos sua configuração com autoescalonamento para zero quando o sistema estiver ocioso, potencialmente economizando de 60 a 80% nos custos de GPU.
Você também configura o pipeline de treinamento?
Sim. Os pacotes padrão e premium incluem pipelines de treinamento automatizados com rastreamento de experimentos (MLflow), versionamento de dados (DVC) e gatilhos automáticos de retraining.
Você consegue integrar o modelo com minha aplicação?
Com certeza. Fornecemos um endpoint de API REST/gRPC que sua aplicação chama. Também cuidamos do balanceamento de carga e failover para alta disponibilidade de inferência.

