08 / Progetti
Infrastruttura AI self-hosted
Infrastruttura GPU, vLLM, modelli locali e uno strato API per applicazioni reali.
Il progetto è mostrato a livello di problema, architettura e competenze; alcuni dettagli di implementazione restano riservati.
01 · Il problema
Non ogni carico di lavoro deve uscire dalla macchina. Costo, privacy e controllo contano appena l’AI diventa uno strato di sistema.
02 · L’idea
Possedere il percorso di inferenza: GPU → LLM → vLLM → API → applicazione.
03 · Il sistema
Host Linux, runtime GPU, vLLM che serve modelli Qwen e classe LLaMA, FastAPI come confine applicativo.
04 · L’implementazione
Usato come spina dorsale di inferenza per assistenti interni, sistemi documentali ed esperimenti di prodotto.
05 · Il passo successivo
Tenere il percorso di serving noioso e affidabile. La capacità segue i prodotti che ne hanno bisogno.
L’architettura
- 01 GPU
- 02 LLM
- 03 vLLM
- 04 API
- 05 Applicazione AI
Tecnologie
- Linux
- vLLM
- Qwen
- LLaMA
- FastAPI
- Python
Categorie
AI · Infrastruttura