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Deployo il tuo llm su kubernetes con vllm, docker e supporto GPU
Ingegnere di voce AI e automazione, DevOps
Ciao 👋 sono Khuzaima, uno sviluppatore di AI Automation & Full-Stack che aiuta startup e aziende a trasformare le idee in prodotti AI funzionanti e sistemi automatizzati.
Costruisco MVP SaaS di AI, ...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Hai un modello LLM open-source che funziona localmente ma ne hai bisogno come API pronta per la produzione?
Ti aiuterò a deployare il tuo Hugging Face o modello open-source LLM su Kubernetes usando uno stack di deployment AI pronto per la produzione: vLLM, Docker, CUDA, Deployment Kubernetes, nodi GPU, Service, Ingress e endpoint API compatibili con OpenAI.
In cosa posso aiutarti:
- Revisione del modello, caso d'uso e requisiti hardware
- Selezione di un modello compatibile Hugging Face o personalizzato
- Configurazione del motore di inferenza: vLLM, TensorRT-LLM o SGLang
- Imballaggio del modello, librerie e runtime in un container deployabile
- Preparazione dei manifest Kubernetes per il tuo servizio AI
- Configurazione di deployment GPU-aware per cluster compatibili
- Impostazione di Service o Ingress per l'accesso API
- Creazione di un endpoint compatibile con OpenAI dove supportato
- Test completo del flusso di richiesta e risposta
- Fornitura di documentazione di consegna chiara
Le famiglie di modelli supportate possono includere Qwen, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek e altri modelli compatibili Hugging Face.
Ti prego di inviarmi un messaggio prima di ordinare così posso rivedere il tuo modello, provider cloud, setup Kubernetes, disponibilità GPU e requisiti di deployment.
Strumenti:
Kubernetes
•
Docker
Framework:
Terraform
•
Pulumi
•
Ansible
•
Crossplane
•
Altro
Linguaggio di programmazione:
Bash
•
Go
•
JavaScript
•
Python
•
Altro
Expertise:
Installazione
•
Debug
•
Configurazione
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Perché dovrei inviarti un messaggio prima di ordinare?
Il deployment di LLM dipende molto dalle dimensioni del modello, dalla memoria GPU, dal setup Kubernetes e dai requisiti API. Iniziare con un messaggio aiuta a confermare la compatibilità, evitare ritardi e scegliere il pacchetto giusto.
Puoi aiutarmi a scegliere il modello giusto per il mio hardware?
Sì. Posso rivedere la tua GPU, VRAM, caso d'uso e obiettivi di performance per suggerirti una dimensione di modello e un approccio di deployment adatti prima di iniziare il progetto.
Di quale accesso hai bisogno per completare il deployment?
Potrei aver bisogno di accesso al tuo cluster Kubernetes, console cloud, registro dei container, repository del modello, dettagli del dominio o ingress e ambiente di deployment. L'accesso preciso dipende dalla tua configurazione.
Puoi deployare un modello fine-tuned o personalizzato?
Sì, se il modello è compatibile con il motore di inferenza scelto e il tuo hardware disponibile. Per favore condividi i dettagli del modello prima di ordinare così posso confermare la fattibilità.
I costi di cloud, GPU o server sono inclusi?
No. I costi di cloud, GPU, dominio, storage e infrastruttura non sono inclusi nel prezzo del gig. Sei responsabile di fornire le risorse server, cluster e cloud necessarie.
Devo già avere un cluster Kubernetes?
Sì, dovresti avere accesso a un cluster Kubernetes o ambiente cloud. Se non ne hai ancora uno, scrivimi prima e ti guiderò su quale setup è necessario prima del deployment.
Fornisci setup e configurazione GPU?
Posso configurare un deployment Kubernetes GPU-aware per cluster compatibili. Questo può includere la selezione dei nodi GPU, configurazione delle risorse, setup di runtime compatibile CUDA e validazione di base.
Quali modelli di LLM puoi deployare?
Posso aiutarti a deployare modelli compatibili Hugging Face o open-source come Qwen, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek e modelli simili. La compatibilità finale dipende dalla tua GPU, VRAM, dimensione del modello e setup di deployment.
Supporti vLLM, TensorRT-LLM e SGLang?
Sì. vLLM è l'opzione predefinita per la maggior parte dei deployment. In base al modello, GPU e alle esigenze di performance, posso lavorare anche con TensorRT-LLM o SGLang per setup di inferenza più avanzati.
Fornirai un endpoint API compatibile con OpenAI?
Sì, dove supportato dal motore di inferenza e setup del modello, posso esporre un endpoint API compatibile con OpenAI così la tua app può chiamare il LLM privato come le API di chat standard.
