Configurerò una distribuzione privata e serverless di llm su google cloud run
Senior Software Engineer e Ingegnere AI
Informazioni su questo servizio
Vuoi avere il controllo totale sui tuoi dati AI senza spendere migliaia di euro per server dedicati? Configurerò un LLM privato e open-source (ad esempio Gemma 4, Llama 3, Mistral) nel tuo ambiente Google Cloud (GCP).
Perché questa configurazione?
- Sovranità totale sui dati: I tuoi prompt non lasciano mai il tuo cloud. Niente dipendenza da API di terze parti. Perfetto per dati aziendali sensibili.
- Scalabilità illimitata: A differenza di hosting rigidi o server locali, questa architettura si scala automaticamente. Clona le istanze durante picchi di traffico e si spegne durante i periodi di inattività (Pay-per-Use).
- Alte prestazioni: Il modello gira su potenti GPU NVIDIA L4.
Cosa riceverai:
- Manuale dettagliato (inglese): Guida passo passo per l'infrastruttura GCP, permessi IAM e richiesta di quote GPU.
- Script di automazione 1: Uno script Bash intelligente che scarica e prepara automaticamente il modello desiderato.
- Script di automazione 2: Uno script di deployment per l'intera stack cloud (Cloud Run & Storage Bucket).
- Supporto: Breve assistenza durante la configurazione iniziale per assicurarti che tutto funzioni perfettamente.
Provider Cloud:
Piattaforma Google Cloud
Expertise:
Distribuzione
Framework:
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Quali modelli possono essere ospitati?
Qualsiasi modello disponibile in formato GGUF che rientri nei 24 GB di VRAM della GPU NVIDIA L4. I modelli con 8B a 14B parametri sono ideali.
Quali sono i costi di funzionamento su Google?
Durante i periodi di inattività, paghi solo costi di archiviazione minimi (~$0,20 al mese). Durante l'uso attivo, paghi per la potenza di calcolo (~$2,25 all'ora, fatturato al secondo).
L'API è compatibile con le mie app?
Sì! Il motore di inferenza fornisce un endpoint OpenAI-compatible /v1/chat/completions.
Come gestisce più utenti?
Il sistema è altamente elastico. Google scala automaticamente a più istanze GPU durante picchi di traffico e le spegne quando il traffico diminuisce.

