costruirò e distribuirò API di llm e ml con Docker e AWS

Questo servizio è ideale se vuoi costruire e mettere in produzione un'infrastruttura distribuita pronta per una startup o di livello production per la tua applicazione ML o LLM—dall'architettura iniziale allo sviluppo fino a un sistema di produzione completamente implementato e scalabile.

Distribuisco su AWS, GCP e Oracle Cloud in base alle tue preferenze e alle scelte del pacchetto.

Dipende dal caso d'uso del tuo progetto. Se hai un flusso di lavoro esistente o un modello preferito, posso usarlo. In caso contrario, consiglierò il miglior LLM open-source—come Llama, Mistral, DeepSeek o Qwen—in base alle tue esigenze aziendali e ai requisiti di performance.

Sì, in base al pacchetto che scegli, se selezioni Advanced Setup ottieni il servizio di autenticazione secondo le tue preferenze, come JWT, OAuth2 ecc. sulla tua applicazione ML in produzione.

Sì, uso entrambi. Kubernetes viene principalmente quando l'applicazione scala rapidamente. Aiuta a gestire e orchestrare più contenitori Docker che eseguono la tua soluzione ML, permettendo al servizio di scalare automaticamente e gestire traffico crescente mantenendo affidabilità e performance.

Per implementazioni avanzate in cloud-native, uso Go (Golang) perché è particolarmente efficiente nel gestire concorrenza e multitasking. Questo permette al tuo server di processare contemporaneamente richieste client e query di inferenza ML, offrendo alte prestazioni, bassa latenza e ottima scalabilità.

Sì! Avrai monitoraggio con Prometheus e Grafana adattato al tuo servizio ML. Il pacchetto Advanced include anche una dashboard centralizzata per tenere traccia delle prestazioni del modello, della latenza, del throughput, dell'uso delle risorse, dei tassi di errore e della salute complessiva del servizio in un unico posto.