Vi serverar stora språkmodeller i produktion — snabbt, pålitligt och på din egen infrastruktur.
Högpresterande LLM-serving med vLLM
vLLM är motorn bakom de flesta produktionsklara, open-weight-modell-distributioner. Vi konfigurerar och justerar den för hög genomströmning och låg latens: kontinuerlig batching, paged attention (KV-cache), tensor-parallellism över GPUs och kvantisering (AWQ, GPTQ) där det lönar sig.
- Self-hosted inferens: Kör open-weight-modeller (Llama, Mistral, Qwen, med mera) i din egen miljö — ingen data lämnar din kontroll.
- GPU-accelererad serving: Tensor-parallell och pipeline-parallell serving över NVIDIA GPUs för större modeller.
- Genomströmnings- & latensjustering: Batch-storlek, schemaläggning och cache-justering för att möta dina SLO:er till lägsta GPU-kostnad.
- Serving-infrastruktur: Kubernetes-deployment, autoscaling och observabilitet runt ditt serving-lager.
Varför self-host istället för ett hanterat API?
- Datasuveränitet & efterlevnad: Hålla prompts och utdata i-region (GDPR, EU AI-förordning, svenska regler).
- Kostnadskontroll: Äg GPUs och undvik per-token-marginaler i skala — break-even typiskt vid 50M+ tokens/månad.
- Modellkontroll: Lås versioner, fine-tune och byt modeller utan vendor lock-in.
- Latensdeterminism: Inga “noisy neighbors”; förutsägbar svanslatens för användarappar.
Vår leveransmodell
- Arkitektur & dimensionering — Modellval, GPU-dimensionering och serving-topologi (single-node vs multi-node tensor-parallell).
- Deployment & härdning — vLLM på Kubernetes med GPU Operators, health checks, rolling updates, HPA/VPA.
- Benchmarking & justering — Token-genomströmning, TTFT och inter-token-latens profilering över batch-storlekar och concurrency-nivåer.
- Operationsövergång — Runbooks, alerting på SLO:er (latens, felkvantitet, ködjup) och kostnadsdashboards.
Behöver du hjälp med LLM-serving?
Vi erbjuder konsulting och hands-on-assistans — från arkitektur och benchmarking till produktionsdeployment. Prata med en ingenjör.