Ik bouw een fastapi REST API en deploy Hugging Face-modellen

We zetten tekstgeneratie LLMs, embeddings, classificatie, NER, computer vision modellen, Whisper audio transformers en op maat gemaakte fine-tuned PyTorch-checkpoints in en integreren ze.

We hebben je Hugging Face model repository ID of modelgewichten nodig, voorbeeld request/response-formaten en cloud credentials als je directe cloud deployment wilt.

Nee, de kosten voor cloud server en GPU (AWS, GCP, RunPod, Lambda Labs, etc.) betaal je rechtstreeks via je eigen cloud provider account.

Nee, we bouwen uitsluitend met open-source technologieën zoals FastAPI, Uvicorn, PyTorch en Transformers, dus er zijn geen proprietaire terugkerende toolkosten.

Revisies omvatten het aanpassen van endpoint input/output schemas, het afstemmen van parameters en het oplossen van bugs. Het toevoegen van volledig nieuwe modellen buiten de initiële scope wordt als extra in rekening gebracht.

Je ontvangt de volledige broncode, Dockerfile, setup-gids, Postman testcollectie en interactieve Swagger UI documentatie voor alle endpoints.

Ja, we bieden 14 dagen bug-fix support na afronding van het project. Daarnaast bieden we maandelijkse retainer pakketten voor continue monitoring en updates.

We maken gebruik van asynchrone uitvoering, ONNX Runtime/quantization waar mogelijk, efficiënte request batching en lichte worker-processen.

Lichte NLP-modellen, embeddings en classifiers kunnen soepel draaien op standaard CPUs. Zware LLMs en beeldgeneratiemodellen vereisen een GPU-instantie.

Vroegtijdige communicatie stelt ons in staat om de grootte van je model te evalueren, hardwarevereisten te verifiëren en het exacte pakketniveau te bevestigen om projectvertragingen te voorkomen.