Costruirò un backend Python di produzione con fastapi o django

La maggior parte delle funzionalità AI fallisce in produzione perché il backend che le supporta non è stato progettato per gestire traffico reale, richieste concorrenti o scalabilità. Costruisco il livello di backend in Python che supporta il tuo prodotto molto tempo dopo che la demo funziona.

Utilizzando FastAPI o Django a seconda del tuo stack, configuro API REST o GraphQL, modelli di dati PostgreSQL, caching Redis e worker di background Celery per tutto ciò che non dovrebbe bloccare una richiesta. Il deployment è Dockerizzato e spedito su AWS con una pipeline CI/CD semplice.

L'obiettivo è un backend che sia noioso nel modo migliore: prevedibile, osservabile e facile da prendere in mano per un altro ingegnere. Se stai integrando funzionalità LLM, strutturo l'architettura in modo che queste chiamate non diventino un collo di bottiglia o un punto di fallimento unico.

Chiederò informazioni sul tuo stack attuale, sul carico previsto e sui punti di integrazione prima di scrivere il codice, così che l'ambito corrisponda a ciò di cui hai realmente bisogno.