Przegląd projektu
Organizacja chciała uruchomić podstawowe usługi AI we własnej infrastrukturze, bez przesyłania danych do zewnętrznych dostawców i bez budowania rozbudowanego stosu MLOps.
case study / Lokalny Serwis LLM dla Prostych Usług AI
Lokalny Serwis LLM dla Prostych Usług AI
Organizacja chciała uruchomić podstawowe usługi AI we własnej infrastrukturze, bez przesyłania danych do zewnętrznych dostawców i bez budowania rozbudowanego stosu MLOps.
PythonFastAPIOllama / vLLMDockerRedis
Problem
Zespół potrzebował szybkiego sposobu na klasyfikację, ekstrakcję i streszczanie treści, ale ograniczenia prywatności oraz kosztów blokowały użycie zewnętrznego API.
Architektura
Lekki serwis HTTP działający nad lokalnym modelem, z kolejką zadań, kontrolą limitów, prostym cache i znormalizowanym kontraktem odpowiedzi dla systemów klienckich.
Rozwiązanie
- • Zaprojektowano cienką warstwę API dla najczęstszych operacji AI
- • Dodano kolejkowanie i limity dla żądań obciążających model lokalny
- • Przygotowano format odpowiedzi gotowy do użycia przez inne moduły backendowe
Rezultaty
- • Dostęp do funkcji AI bez opuszczania własnej infrastruktury
- • Łatwiejsze podpinanie AI do istniejących workflow i narzędzi
- • Niższy próg wejścia dla zespołów, które potrzebowały prostych usług AI, a nie pełnej platformy ML
kolejny krok