GLOBALATLAS AI · Hospedagem de LLM

Hospedagem de LLM

Um serviço de modelo precisa de pesos na memória, buffers de runtime, cache KV e um endpoint de aplicação.

De um pedido de utilizador ao output do modelo

  1. 01

    API de aplicação: limites de acesso e requisições

  2. 02

    Servidor de modelos: pesos, contexto e cache KV

  3. 03

    Armazenamento persistente: versões do modelo e logs

Decisão de arquitetura

Especificar revisão do modelo, precisão, contexto e concorrência. Testar a latência de resposta com prompts reais antes de dimensionar a capacidade de produção.

Requisitos de configuração

Separar o servidor de modelos da API pública se seus requisitos de escalabilidade e segurança diferirem.

Referências técnicas

Especificação 1 →