Ik ontwikkel en implementeer LLM- en ML-apis met Docker en AWS

Deze dienst is ideaal als je een startup-klaar of productieklare distributed infrastructure wilt bouwen en uitrollen voor jouw ML- of LLM-toepassing—van de initiële architectuur en ontwikkeling tot een volledig uitgerold, schaalbaar productiesysteem.

Ik implementeer in AWS, GCP en Oracle Cloud volgens jouw voorkeuren en gekozen pakketten.

Het hangt af van de use case van jouw project. Als je een bestaande workflow of voorkeur voor een model hebt, kan ik die gebruiken. Anders raad ik op basis van jouw bedrijfsbehoeften en prestatie-eisen het beste open-source LLM aan—zoals Llama, Mistral, DeepSeek of Qwen.

Ja, afhankelijk van het door jou gekozen pakket; als je voor Advanced Setup kiest krijg je authenticatiediensten volgens jouw voorkeuren, zoals JWT, OAuth2, enz. op jouw ML-productie-applicatie.

Ja, ik gebruik beide. Kubernetes wordt vooral toegepast wanneer jouw applicatie snel groeit. Het helpt bij het beheren en orkestreren van meerdere Docker-containers die jouw ML-oplossing draaien, waardoor de dienst automatisch schaalt en meer verkeer aan kan zonder in te leveren op betrouwbaarheid en prestaties.

Voor geavanceerde cloud-native deployments gebruik ik Go (Golang), omdat het zeer efficiënt is in het afhandelen van concurrency en multitasking. Dit stelt jouw server in staat om meerdere clientverzoeken en ML-inferentieverzoeken tegelijk te verwerken, wat zorgt voor hoge prestaties, lage latency en uitstekende schaalbaarheid.

Ja! Je krijgt bewaking met Prometheus en Grafana die zijn afgestemd op jouw ML-dienst. Het Advanced-pakket bevat ook een gecentraliseerd dashboard om modelprestaties, latency, doorvoer, resourcegebruik, foutpercentages en de algehele status van de dienst op één plek te volgen.