Desplegaré open source LLM en runpod o tu servidor GPU con fastapi

Si tienes un servidor GPU (RunPod, Vast.ai, AWS o el tuyo propio), haré que un LLM de código abierto funcione en él, listo para producción, en pocos días.

Lo que obtienes:

- El modelo adecuado para tu hardware: Llama 3.1, Qwen 2.5 o Mistral, cuantizado (4-bit AWQ/GPTQ/GGUF) para ajustarse a tu VRAM sin afectar la calidad de las respuestas

- Inferencia rápida: vLLM u Ollama, configurados para tus necesidades de latencia y rendimiento

- Endpoint streaming FastAPI (SSE o WebSocket) que tu app puede llamar como la API de OpenAI, pero tuyo

- Reiniciable con un solo script + README con todos los comandos para reconstruir el servidor desde cero en minutos

- Tus datos nunca salen de tu infraestructura. Cero costos por token en la API, nunca.

¿Por qué yo? He desplegado LLMs de código abierto cuantizados en infraestructura GPU de RunPod con endpoints streaming FastAPI, incluyendo pipelines de entrenamiento y despliegue de SLM. Más de 8 años en ingeniería de software y datos. Python, vLLM, Ollama, Docker, AWS.

Antes de ordenar, envíame un mensaje con las especificaciones de tu GPU (o tu caso de uso si aún no has rentado, te recomendaré la GPU más económica que encaje). Toma 2 minutos y garantiza el paquete correcto.