Ik rol een ml-model en llm uit als een productie-API

Zet je fijn-afgestelde LLM, vision-language model of aangepaste AI-pipeline om in een snelle, schaalbare, productieklare service. Het bedienen van open-weights modellen zoals Llama 3, Qwen 2.5, DeepSeek of Mistral vereist gespecialiseerde inference-engines, VRAM-optimisatie en infrastructuur met lage latency.

Of je nu een lichte lokale setup nodig hebt of high-throughput cloud endpoints, ik verpak je model in een OpenAI-compatibele API en zet het klaar op jouw favoriete platform.

Wat ik aanbied:

• High-Throughput LLM Service: Deployment via vLLM, Ollama, TensorRT-LLM of TGI voor maximale generatiesnelheid en batching
• API-ontwikkeling: OpenAI-compatibele REST/WebSocket endpoints met FastAPI of vLLM native interfaces
• VRAM- & inference-optimisatie: Quantization (AWQ, GPTQ, BitsAndBytes, GGUF), KV-cache optimalisatie en LoRA adapter merging
• Serverless & cloud infrastructuur: Schaalbare deployment op RunPod Serverless, Modal, AWS (SageMaker/EC2 GPU), GCP of Hugging Face Spaces
• Containerisatie & MLOps: Productie Docker-builds met NVIDIA Container Toolkit runtime en geautomatiseerde CI/CD pipelines

Ondersteunde modellen & stacks:

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