Haré herramientas y desplegaré APIs de llm y ml con docker y AWS

Este servicio es ideal si quieres construir y desplegar una infraestructura distribuida lista para una startup o de nivel producción para tu aplicación de ML o LLM, desde la arquitectura y desarrollo inicial hasta un sistema de producción completamente desplegado y escalable.

Despliego en AWS, GCP y Oracle Cloud según tus preferencias y las selecciones de paquete.

Depende del caso de uso de tu proyecto. Si ya tienes un flujo de trabajo existente o un modelo preferido, puedo usar ese. De lo contrario, recomendaré el mejor LLM de código abierto, como Llama, Mistral, DeepSeek o Qwen, según tus necesidades comerciales y requisitos de rendimiento.

Sí, según el paquete que elijas; si seleccionas Configuración avanzada, obtendrás el servicio de autenticación acorde a tus preferencias, como JWT, OAuth2, etc. en tu aplicación de producción de ML.

Sí, uso ambos. Kubernetes se emplea principalmente cuando tu aplicación escala rápido. Ayuda a gestionar y orquestar múltiples contenedores Docker que ejecutan tu solución de ML, permitiendo que el servicio escale automáticamente y soporte un mayor tráfico manteniendo la fiabilidad y el rendimiento.

Para despliegues avanzados nativos de la nube, uso Go (Golang) porque es muy eficiente para manejar concurrencia y multitarea. Esto permite que tu servidor procese varias solicitudes de clientes y consultas de inferencia de ML simultáneamente, brindando alto rendimiento, baja latencia y una escalabilidad excelente.

¡Sí! Obtendrás monitoreo con Prometheus y Grafana adaptado a tu servicio de ML. El paquete Avanzado también incluye un panel centralizado para rastrear el rendimiento del modelo, la latencia, la velocidad de procesamiento, el uso de recursos, las tasas de error y la salud general del servicio, todo en un solo lugar.