Crearé una API REST con fastapi y desplegaré modelos de Hugging Face

Desplegamos e integramos modelos de generación de texto, embeddings, clasificación, NER, modelos de visión por computadora, transformadores de audio Whisper y checkpoints personalizados ajustados en PyTorch.

Necesitamos el ID de tu repositorio de modelos en Hugging Face o los pesos del modelo, formatos de solicitud/respuesta de ejemplo y credenciales de la nube si deseas un despliegue directo en la nube.

No, los costos de servidores en la nube y GPU (AWS, GCP, RunPod, Lambda Labs, etc.) los pagas directamente tú desde tu cuenta en el proveedor de nube que elijas.

No, construimos exclusivamente con tecnologías de código abierto como FastAPI, Uvicorn, PyTorch y Transformers, por lo que no hay tarifas recurrentes por herramientas propietarias.

Las revisiones incluyen ajustar esquemas de entrada/salida del endpoint, afinar parámetros y solucionar errores. Agregar modelos completamente nuevos fuera del alcance inicial se cobra como extra.

Recibirás el código fuente completo, Dockerfile, guía de configuración, colección de pruebas en Postman y documentación interactiva de Swagger UI para todos los endpoints.

Sí, incluimos 14 días de soporte para corrección de errores después de finalizar el proyecto. También ofrecemos paquetes de retención mensual para monitoreo y actualizaciones continuas.

Utilizamos ejecución asíncrona, ONNX Runtime/cuantización cuando es aplicable, agrupamiento eficiente de solicitudes y procesos de trabajo ligeros.

Modelos ligeros de NLP, embeddings y clasificadores pueden funcionar sin problemas en CPUs estándar. Los modelos pesados de LLM y generación de imágenes requieren una instancia de GPU.

La comunicación previa nos permite evaluar el tamaño de tu modelo, verificar los requisitos de hardware y confirmar el nivel exacto del paquete para evitar retrasos en el proyecto.