Ons bureau zet je ml-infrastructuur, mlops-pipeline en GPU-implementatie op


Level 2
Bureau
Gescreend door Fiverr Pro
Prilient Tech is geselecteerd door het team van Fiverr Pro vanwege diens expertise.
Over deze dienst
Automatische vertaling
Je ML-model is slechts zo goed als de infrastructuur die het runt. Ik bouw productie-MLOps-pipelines die je modellen van Jupyter-notebooks naar schaalbare, gemonitorde en automatisch schakelende implementaties brengen.
Wat ik lever:
ML-model implementatie (REST API, gRPC, batch inference), GPU/CPU-infrastructuur setup (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, zelf gehost), modelserving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), MLOps-pipeline (MLflow, Kubeflow, DVC), automatisering van trainingspijplijnen, modelversiebeheer en experimenttracking, A/B-testen en canary-implementaties voor modellen, automatische schaalvergroting van inference-endpoints, kostenoptimalisatie voor GPU-workloads, en LLM-implementatie (zelf gehoste Llama, Mistral, fijn afgestelde modellen).
Waarom mijn bureau:
Wij bevinden ons op het snijvlak van DevOps en AI, een zeldzame combinatie. De meeste ML-engineers kunnen modellen trainen, maar hebben moeite met productie-implementatie. De meeste DevOps-engineers kunnen apps uitrollen, maar begrijpen de ML-specifieke uitdagingen zoals GPU-scheduling, modelversiebeheer en inference-optimalisatie niet. Wij overbruggen beide werelden.
Over dit bureau

Bureau
40 werknemers
Level 2
Prilient Tech maakt deel uit van de Fiverr Pro-catalogus en is zorgvuldig uitgekozen door het Fiverr Pro-team vanwege zijn of haar vaardigheden en expertise.
Gescreend voor
DevOps-techniek
IT en ondersteuning
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsapr 2020
- Gem. reactietijd4 uur
- Laatste levering2 maanden
Talen
Engels
Automatische vertaling
Portfolio
Andere AI-development diensten die we aanbieden
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je mijn fijn afgestelde LLM implementeren?
Ja. We implementeren elk Hugging Face compatibel model met vLLM, TGI of Ollama op GPU-infrastructuur. Dit omvat Llama 3, Mistral, Phi en je eigen fijn afgestelde modellen.
Hoeveel kost GPU-infrastructuur?
Een enkele A10G op AWS kost ongeveer $0,75/uur on-demand of $0,30/uur met spot. We optimaliseren je setup met auto-scaling naar nul wanneer deze niet gebruikt wordt, wat mogelijk 60-80% bespaart op GPU-kosten.
Zet je ook het trainingsproces op?
Ja. Standaard- en premium-pakketten omvatten geautomatiseerde trainingspijplijnen met experimenttracking (MLflow), dataversiebeheer (DVC) en automatische retrainings triggers.
Kun je het model integreren met mijn applicatie?
Absoluut. We bieden een REST/gRPC API-endpoint dat je applicatie aanroept. We regelen ook load balancing en failover voor hoge beschikbaarheid van inference.

