Vou arquitetar implantações privadas de LLMs e otimização de inferência vLLM

As APIs padrão de cloud LLM apresentam sérias responsabilidades de conformidade para indústrias reguladas e introduzem custos imprevisíveis de escalonamento de tokens. No entanto, hospedar localmente pesos de código aberto (Llama, DeepSeek) sem otimizações leva a crashes imediatos de CUDA por falta de memória, alta latência de tokens e uso subutilizado de clusters caros de GPU.

Eu projeto ambientes privados dedicados e seguros de LLM, implantando frameworks avançados de inferência e camadas de quantização para alcançar máxima taxa de processamento e completa isolamento de dados.

Foco de Engenharia

• Serviço de Alta Taxa: Implementação de motores vLLM e NVIDIA TensorRT-LLM usando PagedAttention para eliminar fragmentação de memória e acelerar processamento em lotes simultâneos.
• Pipeline de Quantização de Modelos: Execução de AWQ, GPTQ ou compilação FP8 para reduzir até 75% do uso de VRAM físico sem comprometer a precisão em benchmarks semânticos.
• Configuração de Arquitetura de Hardware: Configuração de paralelismo ótimo de tensores e pipelines em ambientes multi-GPU (A100, H100, L40S).
• Camada de Middleware de API: Exposição de endpoints REST internos compatíveis com OpenAI para integração rápida e segura na sua stack de aplicações.