Ich erstelle und setze LLm- und ML-APIs mit Docker und AWS bereit

Dieser Service ist ideal, wenn du eine startupsbereite oder production-ready verteilte Infrastruktur für deine ML- oder LLM-Anwendung aufbauen und bereitstellen willst – von der ersten Architektur und Entwicklung bis hin zu einem vollständig bereitgestellten, skalierbaren Produktionssystem.

Ich deploye in AWS, GCP und Oracle Cloud je nach deinen Vorlieben und Paketauswahl.

Es hängt von deinem Anwendungsfall ab. Wenn du einen bestehenden Arbeitsablauf oder ein bevorzugtes Modell hast, kann ich dieses verwenden. Andernfalls empfehle ich basierend auf deinen Geschäftsbedürfnissen und Leistungsanforderungen das beste Open-Source-LLM – wie Llama, Mistral, DeepSeek oder Qwen.

Ja, abhängig von dem von dir gewählten Paket, wenn du Advanced Setup wählst, bekommst du Auth-Dienstleistungen gemäß deinen Vorgaben, wie JWT, OAuth2 etc. in deiner ML-Produktion-Anwendung.

Ja, ich verwende beides. Kubernetes kommt vor allem zum Einsatz, wenn deine Anwendung stark skaliert. Es hilft dabei, mehrere Docker-Container mit deiner ML-Lösung zu verwalten und zu orchestrieren, sodass der Service automatisch skaliert und auch bei mehr Traffic zuverlässig bleibt und gute Leistung bietet.

Für fortschrittliche cloud-native Deployments verwende ich Go (Golang), weil es Concurrency und Multitasking sehr effizient handhabt. Dadurch kann dein Server mehrere Client-Anfragen und ML-Inferenz-Anfragen gleichzeitig verarbeiten und so hohe Leistung, geringe Latenz und hervorragende Skalierbarkeit liefern.

Ja! Du erhältst eine Überwachung mit Prometheus und Grafana, die auf deinen ML-Service zugeschnitten ist. Das Advanced-Paket enthält außerdem ein zentrales Dashboard, um die Modellleistung, Latenz, Durchsatz, Ressourcennutzung, Fehlerquoten und den Gesamtzustand des Dienstes an einem Ort zu verfolgen.