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Construiré backends de fastapi de alto rendimiento con asyncpg y ml.
Kaushik
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Arquitecto de backend de FastAPI y ML de alto rendimiento
Deja de conformarte con APIs bloqueantes que se caen bajo carga. Construyo arquitecturas de alta concurrencia diseñadas para los estándares de 2026. Aprovechando FastAPI y Asyncpg, entrego backends no bloqueantes, de nivel producción, que maximizan el rendimiento para aplicaciones de IA con datos intensivos.
Como desarrollador senior, no solo escribo scripts; diseño sistemas escalables que conectan los modelos de ML con el mundo real en producción.
Lo que entrego:
- Maestría en asincronía: Operaciones de base de datos no bloqueantes con Asyncpg y PostgreSQL para un rendimiento máximo.
- Seguridad de nivel producción: Autenticación robusta (JWT/Argon2) y validación estricta de datos mediante Pydantic v2.
- Integración avanzada de IA: Inferencia optimizada para modelos de Deep Learning con soporte para tareas de reentrenamiento en segundo plano.
- RAG y búsqueda vectorial: Implementación experta de búsqueda híbrida (Vector + BM25) e integración con Qdrant para datos propietarios.
- Sistemas auto-mejorables: Lógica especializada de confianza del usuario y retroalimentación para monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real.
¿Por qué elegirme?
Me especializo en inferencia consciente del hardware (ONNX/CUDA) y gestión de memoria para que tu app funcione de manera eficiente y rápida en cualquier infraestructura.
Conoce a Kaushik
Kaushik
Senior AI Engineer High Concurrency FastAPI Local PyQt5 ML
- DeIndia
- Miembro desdemar 2026
- Responde aprox. en:9 horas
Idiomas
Telugu, Inglés
Senior AI Engineer specializing in high-concurrency systems and local DL deployment. I bridge the gap between ML research and production software.
Expertise:
• FastAPI/Asyncpg: High-throughput, non-blocking backends with Pydantic v2.
• Local AI & PyQt5: Secure, standalone desktop apps running PyTorch/ONNX models.
• Advanced RAG: Hybrid search (Vector + BM25) with Cross-Encoder reranking.
• Efficiency: Hardware-aware inference (CUDA/ONNX) and optimized memory management.
I build proprietary, high-performance intelligence that scales beyond simple API wrappers. Let’s build.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Por qué usas Asyncpg en lugar de bibliotecas estándar como SQLAlchemy o Psycopg2?
Las bibliotecas estándar a menudo bloquean el event loop, lo que hace que tu API se ralentice o se caiga bajo tráfico intenso. Uso Asyncpg porque es un driver nativo y no bloqueante para PostgreSQL que maneja miles de solicitudes concurrentes con una latencia mucho menor, asegurando que tu backend de IA sea estable.
¿Puedes integrar modelos de IA locales para evitar altos costos en API de OpenAI/Claude?
Sí. A diferencia de los desarrolladores de "wrappers", me especializo en despliegue local. Puedo integrar modelos de Deep Learning directamente en tu backend de FastAPI usando ONNX Runtime para inferencia consciente del hardware (CPU/CUDA). Esto garantiza total privacidad de datos y costos por token cero recurrentes para tu negocio.
¿Gestionas el diseño y las migraciones del esquema de la base de datos?
Para los niveles Standard y Premium, sí. Diseño esquemas optimizados de PostgreSQL y configuro la arquitectura inicial de la base de datos usando patrones asincrónicos. Para el nivel Basic, proporciono la lógica de conexión, pero espero un esquema preexistente o una estructura muy simple.
¿Mi API puede manejar tareas en segundo plano como reentrenamiento de modelos o scraping de datos?
Por supuesto. En tu entorno de producción, implemento Tareas en Segundo Plano para que procesos de larga duración (como la lógica de reentrenamiento en mi user_trust_system.py) no bloqueen la solicitud del usuario. Esto mantiene tu aplicación receptiva mientras operaciones complejas de IA se ejecutan en "las sombras".
