Vou implantar IA local com vllm em qualquer nuvem ou seu próprio servidor
Engenheiro de software, leitor e pesquisador
Sobre este Serviço
Se você usa LLMs em grande escala ou trabalha em uma indústria regulamentada ou se preocupa com privacidade, então você precisa ter o IA. Eu desplogo e otimizo LLMs/vision-llms/modelos de deep learning totalmente na SUA infraestrutura.
O QUE VOCÊ RECEBE
- vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp e MLX servindo
- Endpoint de API compatível com OpenAI/Anthropic
- Quantização ajustada ao seu hardware
- TTFT P99, throughput e ajuste de batch-size para atender aos seus SLOs
- KV-cache e cache de prefixo
- Decodificação especulativa e pré-preenchimento em chunks para maior velocidade
- NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Apple Silicon ou apenas CPU
- AWS, GCP, Azure, RunPod, Lambda ou seu próprio servidor
- Testado sob carga: latência P50/P99, tokens por segundo, máxima concorrência
TAMBÉM DISPONÍVEL
- IA no navegador com WebLLM (MLC)
- Voz no dispositivo iOS/Android e faster-whisper
Inferência rápida é um equilíbrio: TTFT, tokens por segundo e usuários simultâneos competem pela mesma VRAM. Eu ajusto de acordo com seus SLOs.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual motor de inferência devo escolher?
Depende da sua carga: Ollama para equipes pequenas (~10 usuários), vLLM para throughput de produção, SGLang para cargas de trabalho multi-turn/agent. Avalio seu caso antes de você fazer o pedido.
Qual hardware você suporta?
NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Vulkan, Apple MLX e servidores apenas com CPU. A geração do hardware importa. Ampere, Hopper e Blackwell são diferentes.
Você pode implantar em dispositivos móveis ou no navegador?
Sim. No navegador via WebLLM. No dispositivo iOS/Android apenas para modelos suportados.
Qual será a velocidade do meu modelo?
Velocidade é uma troca de três fatores: tempo até o primeiro token, tokens por segundo e quantos usuários cabem na memória. Você não consegue maximizar os três ao mesmo tempo. Me diga suas restrições e eu ajustarei o motor para equilibrar tudo.

