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Costruirò un sistema AI personalizzato fastapi, faiss docker transformer rag
Muhammad Omaid
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un sistema AI personalizzato, non di un wrapper attorno a un'API? Lo progetto, lo costruisco da zero, ti consegno il codice.
Muhammad Omaid, Head of AI di Magnus Mage (fondato nel 2019): oltre 8 anni in produzione, più di 10 ingegneri, 4 sistemi AI attivi.
I primi 5-10 giorni sono dedicati alla pianificazione: architettura, scelta delle librerie, un piano scritto che approvi prima di scrivere il codice.
Cosa costruiamo da zero:
RAG: embeddings personalizzati, codifica e decodifica ottimizzate, FAISS o pgvector, retrieval raggruppato in 3D per ottimizzare chunking e recall.
Dopo l'addestramento: SFT, DPO, QLoRA su Llama, Qwen o Mistral, con report di valutazione; inferenza privata sui tuoi GPU.
Multi-LLM: routing tra modelli aperti e ospitati in base a costo, latenza e sensibilità dei dati.
Servizi FastAPI con schemi Pydantic, worker asincroni e contratti OpenAPI.
Container Docker enterprise per traffico elevato: testati, monitorati, su AWS, Kubernetes o on-prem.
Sicurezza: autenticazione, limiti di velocità, log di audit.
Pacchetti: MVP in 30 giorni, Avanzato in 45; Enterprise è un team dedicato a 10.000$ al mese.
Ricevi codice sorgente, documentazione sull'architettura, report di load-test e valutazione, CI/CD, video walkthrough, finestra di correzione bug.
Contattaci prima di ordinare con il tuo caso d'uso, dati e traffico per un preventivo personalizzato.
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Muhammad Omaid
Head of AI at Magnus Mage, LLM RAG and fine tuned models
- DaPakistan
- Membro dagiu 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
Head of AI at Magnus Mage (est. 2019). 8+ years in production software, BS Computer Science (FAST-NUCES), 10+ engineers behind me. I build private, secure AI: fine-tuned open models on your GPUs, RAG over your data (Transformers, embeddings, FAISS, pgvector), FastAPI and Docker services built for large traffic, agents with human-approval guardrails, AI security mapped to OWASP, SOC 2 and ISO 27001. On Web3 my team runs a live layer-1 (two chains, bridge, explorers, wallets); I architected its on-chain KYT. Every delivery includes source, tests and a handover. Message me for a custom quote.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cosa succede nella fase di pianificazione?
Giorni 1-5 (MVP) o 1-10 (Avanzato): mappiamo il tuo caso d'uso, dati e traffico, scegliamo l'architettura e le librerie (FastAPI, FAISS o pgvector, Transformers, Docker, Kubernetes) e scriviamo un piano con tappe. Lo approvi prima di scrivere qualsiasi codice.
Cosa significa RAG costruito da zero?
Nessun template di framework. Addestriamo o ottimizziamo embeddings personalizzati, ottimizziamo codifica e decodifica per i tuoi documenti, indicizzi in FAISS o pgvector, e raggruppiamo lo spazio di retrieval in 3D per ottimizzare dimensione dei chunk e recall. Ricevi metriche di retrieval, non solo un chatbot.
Cos'è il post-addestramento e quando serve?
Il post-addestramento adatta un modello aperto (Llama, Qwen, Mistral) ai tuoi dati con SFT, DPO o QLoRA. È necessario quando prompt e RAG non sono sufficienti: linguaggio di dominio, formati di output rigorosi, chiamate a strumenti. Incluso in Advanced e Enterprise, con report di valutazione prima e dopo.
Cos'è il routing multi-LLM?
Una API, diversi modelli. Le richieste vengono instradate in base a costo, latenza e sensibilità dei dati: i dati sensibili rimangono sul tuo modello privato, i compiti generali vanno a un modello ospitato, con fallback e tracciamento dei costi per chiamata. Incluso in Advanced e Enterprise.
Perché FastAPI e Pydantic?
FastAPI offre servizi asincroni ad alta capacità con contratti OpenAPI integrati; gli schemi Pydantic validano ogni richiesta e risposta, così il layer LLM non riceve né restituisce dati malformati. Entrambi sono scritti da zero per il tuo sistema, senza generatori di boilerplate.
Come gestisci grandi traffici?
Container Docker enterprise con worker asincroni e code, scalabilità orizzontale su Kubernetes o AWS, caching, limiti di velocità e test di carico prima della consegna. Monitoraggio e allarmi sono inclusi in Advanced e Enterprise.
Può funzionare sulla mia infrastruttura?
Sì. Tutto viene distribuito come container Docker e funziona sul tuo cloud (AWS, GCP, Azure), Kubernetes o on-prem GPU. Per inferenza privata serviamo modelli aperti con vLLM o Ollama, così i tuoi dati non lasciano mai la tua rete.
MVP, Advanced o Enterprise: quale scegliere?
MVP (30 giorni): un servizio AI con RAG, FastAPI e Docker. Advanced (45 giorni): MVP più modello post-addestrato, routing multi-LLM, clustering di retrieval 3D e monitoraggio. Enterprise: un team dedicato a 10.000$ al mese, minimo due mesi, rinnovabile finché ne hai bisogno.
Cosa ricevo alla fine?
Codice sorgente nel tuo repository, documentazione sull'architettura, report di load-test e valutazione, pipeline CI/CD, immagini Docker, video walkthrough e finestra di correzione bug. Possiedi il codice, i pesi del modello e i dati.
Come lavoriamo insieme?
Contattaci prima di ordinare con il tuo caso d'uso, dati e traffico; risponderemo con un piano e un preventivo personalizzato. Durante la realizzazione: aggiornamenti giornalieri su Fiverr, tappe, demo alla fine di ogni fase. NDA su richiesta.
