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Realizzerò backend FastAPI ad alte prestazioni con asyncpg e ml
Kaushik
Informazioni su questo servizio
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Architetto di backend FastAPI & ML ad alte prestazioni
Non accontentarti di API bloccanti che crashano sotto carico. Costruisco architetture ad alta concorrenza pensate per gli standard del 2026. Utilizzando FastAPI e Asyncpg, fornisco backend non bloccanti, di livello produzione, che massimizzano il throughput per applicazioni AI data-intensive.
Come sviluppatore senior, non scrivo solo script; progetto sistemi scalabili che colmano il divario tra modelli ML e produzione reale.
Ciò che consegno:
- Maestria in asincronia: operazioni di database non bloccanti con Asyncpg e PostgreSQL per le massime prestazioni.
- Sicurezza di livello produzione: autenticazione robusta (JWT/Argon2) e validazione dati rigorosa tramite Pydantic v2.
- Integrazione avanzata di AI: inferenza ottimizzata per modelli di Deep Learning con supporto a compiti di retraining in background.
- RAG & ricerca vettoriale: implementazione esperta di ricerca ibrida (Vector + BM25) e integrazione di Qdrant per dati proprietari.
- Sistemi auto-miglioranti: logica specializzata di fiducia utente e feedback per monitorare le performance del modello in tempo reale.
Perché scegliermi?
Sono specializzato in inferenza hardware-aware (ONNX/CUDA) e gestione della memoria per garantire che la tua app funzioni snella e veloce su qualsiasi infrastruttura.
Scopri di più su Kaushik
Kaushik
Senior AI Engineer High Concurrency FastAPI Local PyQt5 ML
- DaIndia
- Membro damar 2026
- Tempo di risposta medio9 ore
Lingue
Telugu, Inglese
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.
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FAQ
Traduzione automatica.
Perché usi Asyncpg invece di librerie standard come SQLAlchemy o Psycopg2?
Le librerie standard spesso bloccano l'event loop, rallentando o facendo crashare la tua API sotto traffico intenso. Uso Asyncpg perché è un driver PostgreSQL nativo, non bloccante, che gestisce migliaia di richieste concorrenti con latenza molto più bassa, garantendo stabilità al backend AI.
Puoi integrare modelli AI locali per evitare costi elevati di API OpenAI/Claude?
Sì. A differenza di sviluppatori di "wrapper", sono specializzato nel deployment locale. Posso integrare modelli di Deep Learning direttamente nel tuo backend FastAPI usando ONNX Runtime per inferenza hardware-aware (CPU/CUDA). Questo garantisce privacy totale dei dati e zero costi ricorrenti per token.
Gestisci la progettazione dello schema del database e le migrazioni?
Per i livelli Standard e Premium, sì. Progetto schemi PostgreSQL ottimizzati e configuro l'architettura iniziale del database usando pattern asincroni. Per il livello Basic, fornisco la logica di connessione, ma mi aspetto uno schema preesistente o molto semplice.
La mia API può gestire task in background come retraining del modello o scraping dei dati?
Assolutamente. Nel tuo ambiente di produzione implemento Background Tasks in modo che processi lunghi (come la logica di retraining in user_trust_system.py) non blocchino le richieste degli utenti. Così la tua app rimane reattiva mentre operazioni AI complesse girano in "ombra."
