Progetterò deployment privati di LLM e ottimizzazione inference vllm

Le API cloud standard di LLM presentano gravi rischi di conformità per le industrie regolamentate e introducono costi imprevedibili di scaling dei token. Tuttavia, l'hosting locale non ottimizzato di pesi open-source (Llama, DeepSeek) porta a crash immediati di CUDA out-of-memory, alta latenza dei token e grave sotto-utilizzo dei costosi cluster GPU.

Progetto ambienti privati dedicati e sicuri di LLM implementando framework avanzati di inference e livelli di quantizzazione per ottenere il massimo throughput e completa isolamento dei dati.

Focus sull'ingegneria

• Servizio ad alta capacità: Implementazione di vLLM e NVIDIA TensorRT-LLM utilizzando PagedAttention per eliminare la frammentazione della memoria e accelerare il gestione di batch concorrenti.
• Pipeline di quantizzazione del modello: Esecuzione di AWQ, GPTQ o compilazione FP8 per ridurre fino al 75% l'uso di VRAM senza compromettere l'accuratezza semantica nei benchmark.
• Configurazione dell'architettura hardware: Ottimizzazione del parallelismo tensor e pipeline in ambienti multi-GPU (A100, H100, L40S).
• Layer middleware API: Esporre endpoint REST sicuri e compatibili con OpenAI per integrazione immediata nel tuo stack applicativo esistente.