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Eu vou criar backends FastAPI de alto desempenho com asyncpg e IA
Kaushik
Sobre este Serviço
Tradução automática
Arquiteto de Backend FastAPI & IA de Alto Desempenho
Pare de usar APIs bloqueantes que travam sob carga. Eu construo arquiteturas de alta concorrência projetadas para os padrões de 2026. Usando FastAPI e Asyncpg, entrego backends não bloqueantes, de nível produção, que maximizam o throughput para aplicações de IA que lidam com grandes volumes de dados.
Como um Desenvolvedor Sênior, não apenas escrevo scripts; eu projeto sistemas escaláveis que conectam modelos de IA ao mundo real de produção.
O que eu entrego:
- Domínio de Assincronismo: Operações de banco de dados não bloqueantes com Asyncpg e PostgreSQL para desempenho máximo.
- Segurança de Nível Produção: Autenticação robusta (JWT/Argon2) e validação rigorosa de dados via Pydantic v2.
- Integração Avançada de IA: Inferência otimizada para modelos de Deep Learning com suporte a tarefas de re-treinamento em background.
- RAG & Pesquisa por Vetores: Implementação especializada de busca híbrida (Vector + BM25) e integração com Qdrant para dados proprietários.
- Sistemas Autoaperfeiçoáveis: Lógica de confiança do usuário e feedback para monitorar o desempenho do modelo em tempo real.
Por que me escolher?
Sou especializado em inferência consciente de hardware (ONNX/CUDA) e gerenciamento de memória para garantir que seu app rode leve e rápido em qualquer infraestrutura.
Conheça mais sobre Kaushik
Kaushik
Senior AI Engineer High Concurrency FastAPI Local PyQt5 ML
- A partir deÍndia
- Membro desdemar. de 2026
- Responde em aprox.:9 horas
Idiomas
Telugu, Inglês
Senior AI Engineer specializing in high-concurrency systems and local DL deployment. I bridge the gap between ML research and production software.
Expertise:
• FastAPI/Asyncpg: High-throughput, non-blocking backends with Pydantic v2.
• Local AI & PyQt5: Secure, standalone desktop apps running PyTorch/ONNX models.
• Advanced RAG: Hybrid search (Vector + BM25) with Cross-Encoder reranking.
• Efficiency: Hardware-aware inference (CUDA/ONNX) and optimized memory management.
I build proprietary, high-performance intelligence that scales beyond simple API wrappers. Let’s build.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Por que você usa Asyncpg ao invés de bibliotecas padrão como SQLAlchemy ou Psycopg2?
Bibliotecas padrão muitas vezes bloqueiam o event loop, fazendo sua API ficar lenta ou travar sob tráfego intenso. Eu uso Asyncpg porque é um driver nativo, não bloqueante, para PostgreSQL, que lida com milhares de requisições simultâneas com latência muito menor, garantindo a estabilidade do seu backend de IA.
Você consegue integrar modelos de IA locais para evitar altos custos com API do OpenAI/Claude?
Sim. Diferente de desenvolvedores que usam "wrappers", eu me especializo em implantação local. Posso integrar modelos de Deep Learning diretamente no seu backend FastAPI usando ONNX Runtime para inferência consciente de hardware (CPU/CUDA). Assim, garante total privacidade dos dados e custos fixos por token, sem despesas recorrentes.
Você cuida do design do esquema do banco de dados e das migrações?
Para os níveis Padrão e Premium, sim. Eu projeto esquemas otimizados para PostgreSQL e configuro a arquitetura inicial do banco usando padrões assíncronos. Para o nível Básico, forneço a lógica de conexão, mas espero um esquema pré-existente ou uma estrutura bem simples.
Minha API consegue lidar com tarefas em background, como re-treinamento de modelos ou scraping de dados?
Com certeza. No seu ambiente de produção, implemento Tarefas em Background para que processos longos (como a lógica de re-treinamento no meu user_trust_system.py) não bloqueiem a requisição do usuário. Assim, sua aplicação permanece responsiva enquanto operações complexas de IA rodam nos "sombrios".
