Serving di modelli open in produzione

Sei capitoli che portano un checkpoint open-weight da un container che risponde a una richiesta a un deploy che sopravvive a traffico reale, a un budget reale, e a più di un tenant.

Perché servire un modello a molti utenti contemporaneamente è un problema ingegneristico diverso dal farlo girare sulla propria macchina.

Trasformare il conteggio dei pesi e la lunghezza del contesto in un budget VRAM reale, invece di indovinare e guardare un container andare in crash all'avvio.

Un unico indirizzo stabile davanti a due backend dimensionati correttamente, con routing, failover e health check che fanno il lavoro che nessun client dovrebbe dover fare.

Trasformare una vaga sensazione che le richieste siano lente in un target di percentile su cui puoi davvero impostare un alert, e capire quale hop è responsabile quando viene violato.

Perché la tariffa oraria della GPU è raramente il numero che determina davvero il costo per token, e cosa costa in silenzio, in margine riservato, il target SLO del capitolo 4.

Trasformare le chiavi virtuali del capitolo 3 in una vera garanzia di isolamento, così che il picco di un tenant non possa mai spendere in silenzio il margine di un altro.