Deployo open source llm su runpod o sul tuo server GPU con fastapi

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Hai un server GPU (RunPod, Vast.ai, AWS, o il tuo) farò partire un LLM open-source, pronto per la produzione, in pochi giorni.


Ciò che ottieni:

- Il modello GIUSTO per il tuo hardware: Llama 3.1, Qwen 2.5, o Mistral, quantizzato (4-bit AWQ/GPTQ/GGUF) per adattarsi alla tua VRAM senza compromettere la qualità delle risposte

- Inferenza veloce: vLLM o Ollama, configurati per le tue esigenze di latenza e throughput

- Endpoint streaming FastAPI (SSE o WebSocket) che la tua app può chiamare come l'API di OpenAI, ma tua

- Riavviabile con uno script + README con tutti i comandi per ricostruire il server da zero in pochi minuti

- I tuoi dati non lasciano mai la tua infrastruttura. Zero costi API per token, mai.


Perché me: Ho deployato LLM open-source quantizzati su infrastrutture GPU di RunPod con endpoint streaming FastAPI, inclusi pipeline di training e deployment di SLM. Oltre 8 anni in ingegneria software & dati. Python, vLLM, Ollama, Docker, AWS.


Prima di ordinare, scrivimi con le specifiche del tuo GPU (o il tuo caso d'uso se non hai ancora affittato, ti consiglierò il GPU più economico che si adatta). Ci vogliono 2 minuti e garantisco il pacchetto giusto.

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AI and LLM Deployment Engineer, RAG Chatbots, FastAPI Backends

  • DaIndia
  • Membro dagiu 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
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    Inglese
I deploy open-source LLMs to production — quantized models on GPU infra (RunPod, AWS), streaming FastAPI endpoints, and RAG chatbots grounded in your documents. What I deliver: - RAG chatbots that answer from YOUR docs — not hallucinations - LLM deployment & quantization (Llama, Qwen, Mistral) - FastAPI backends, automation, document data extraction - WhatsApp & chat integrations Every delivery includes a README and reproducible setup — no lock-in. 8+ yrs in software & data engineering. Python, FastAPI, LangChain, PostgreSQL, Docker, AWS.

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