Ik ontwerp private llm deployments en vllm inference optimalisatie

Standaard cloud LLM API's brengen ernstige compliance risico's met zich mee voor gereguleerde industrieën en veroorzaken onvoorspelbare token schaalkosten. Echter, ongeregisseerde lokale hosting van open-source gewichten (Llama, DeepSeek) leidt tot directe CUDA out-of-memory crashes, enorme token latency en ernstige onderbenutting van dure GPU-clusters.

Ik ontwerp speciale, veilige private LLM-omgevingen door geavanceerde inference serving frameworks en quantization layers te implementeren om maximale doorvoer en volledige dataseparatie te bereiken.

Engineering Focus

• High-Throughput Serving: Implementatie van vLLM en NVIDIA TensorRT-LLM engines met PagedAttention om geheugenfragmentatie te elimineren en gelijktijdige batching te versnellen.
• Model Quantization Pipelines: Uitvoeren van AWQ, GPTQ of FP8 compilatie om de fysieke VRAM-voetafdruk tot 75% te verminderen zonder afbreuk te doen aan de semantische benchmark nauwkeurigheid.
• Hardware Architectuur Setup: Configureren van optimale tensor- en pipeline-parallelisme over multi-GPU omgevingen (A100, H100, L40S setups).
• API Middleware Layer: Veilige, interne OpenAI-compatibele REST endpoints beschikbaar stellen voor directe integratie in je bestaande applicatiestack.