Ich entwerfe private LLM-Bereitstellungen und optimiere VLLM-Inferenz

Standard-Cloud-LLM-APIs bringen strenge Compliance-Risiken für regulierte Branchen mit sich und verursachen unvorhersehbare Kosten bei Token-Skalierung. Unoptimiertes Hosting von Open-Source-Gewichten (Llama, DeepSeek) vor Ort führt jedoch zu sofortigen CUDA-Out-of-Memory-Abstürzen, hohen Token-Latenzen und einer starken Unterauslastung teurer GPU-Cluster.

Ich entwickle dedizierte, sichere private LLM-Umgebungen, indem ich fortschrittliche Inferenz-Servierungsframeworks und Quantisierungsschichten einsetze, um maximale Durchsatzraten und vollständige Datentrennung zu gewährleisten.

Engineering-Fokus

• Hochdurchsatz-Servierung: Implementierung von vLLM und NVIDIA TensorRT-LLM-Engines unter Verwendung von PagedAttention, um Speicherfragmentierung zu vermeiden und gleichzeitiges Batching zu beschleunigen.
• Model-Quantisierungspipelines: Ausführung von AWQ, GPTQ oder FP8-Compilation, um den physischen VRAM-Fußabdruck um bis zu 75 % zu reduzieren, ohne die semantische Benchmark-Genauigkeit zu beeinträchtigen.
• Hardware-Architektur-Setup: Konfiguration von optimalem Tensor- und Pipeline-Parallelismus in Multi-GPU-Umgebungen (A100, H100, L40S).
• API-Middleware-Schicht: Bereitstellung sicherer, interner OpenAI-kompatibler REST-Endpunkte für eine sofortige Integration in dein bestehendes Anwendungssystem.