Ich stelle ML-Modell und LLM als Produktions-API bereit

Mach dein feinabgestimmtes LLM, Vision-Sprachmodell oder deine individuelle KI-Pipeline zu einem schnellen, skalierbaren Service in Produktionsqualität. Das Bereitstellen von Open-Weights-Modellen wie Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek oder Mistral erfordert spezialisierte Inferenz-Engines, VRAM-Optimierung und eine Infrastruktur mit niedriger Latenz.

Egal, ob du eine leichte lokale Lösung oder hochdurchsatzfähige Cloud-Endpunkte brauchst, ich verpacke dein Modell in eine OpenAI-kompatible API und setze es auf deiner Wunschplattform ein.

Was ich anbiete:

• Hochdurchsatz-LLM-Bereitstellung: Einsatz über vLLM, Ollama, TensorRT-LLM oder TGI für maximale Generierungsgeschwindigkeiten und Batch-Verarbeitung
• API-Entwicklung: OpenAI-kompatible REST/WebSocket-Endpunkte mit FastAPI oder vLLM-native Schnittstellen
• VRAM- & Inferenz-Optimierung: Quantisierung (AWQ, GPTQ, BitsAndBytes, GGUF), KV-Cache-Optimierung und LoRA-Adapter-Merging
• Serverlose & Cloud-Infrastruktur: Skalierbare Bereitstellung auf RunPod Serverless, Modal, AWS (SageMaker/EC2 GPU), GCP oder Hugging Face Spaces
• Containerisierung & MLOps: Produktions-Docker-Builds mit NVIDIA Container Toolkit Runtime und automatisierten CI/CD-Pipelines

Unterstützte Modelle & Stacks:

Llama 3/3.1, Qwen 2.5, DeepSeek-R1/V3, Mistral/Mixtral, vLLM, Ollama, Hugging