Model Serving

Понимает основы serving LLM: настройка inference API (vLLM, TGI), конфигурация эндпоинтов prompt/completion и соображения биллинга на основе токенов. Следует командным практикам деплоя LLM включая управление контекстным окном и настройку стриминга ответов.

Деплоит ML-модель как REST API через веб-фреймворк/Flask. Понимает inference pipeline: preprocessing -> prediction -> postprocessing. Использует pickle/joblib для сериализации моделей.

Понимает базовые концепции model serving: разница между batch и real-time inference, основные форматы моделей (ONNX, SavedModel, pickle). Умеет деплоить простую модель через Flask/FastAPI endpoint, загружать модель из файла и возвращать предсказания. Знает о существовании специализированных serving-систем — TFServing, Triton, Seldon.

Знает основы serving NLP-моделей: REST API endpoints, model loading, batching. Разворачивает простые NLP-модели как REST API для text classification и NER задач.

Реализует решения serving LLM: оптимизация KV-cache для пропускной способности, стратегии батчинга (continuous batching, dynamic batching) и квантизация для cost-efficient inference (GPTQ, AWQ, GGUF). Настраивает vLLM/TGI для продуктовых нагрузок. Реализует инфраструктуру стриминга ответов и мониторинг латенси на уровне токенов.

Использует model serving frameworks: Triton, BentoML, Seldon. Настраивает batch и real-time inference. Оптимизирует inference latency (ONNX, model optimization). Настраивает A/B testing моделей.

Разворачивает модели в production через специализированные serving-платформы: TensorFlow Serving для TF-моделей, Triton Inference Server для multi-framework serving. Настраивает BentoML для упаковки моделей с зависимостями, реализует batch inference через Spark/Ray и конфигурирует model versioning для бесшовного обновления моделей в production.

Самостоятельно проектирует serving NLP-моделей: TorchServe, Triton Inference Server. Настраивает batching, model versioning, A/B testing. Оптимизирует latency через model optimization.

Проектирует архитектуру serving LLM: мульти-модельный gateway с интеллектуальной маршрутизацией, speculative decoding для оптимизации латенси и disaggregated serving (разделение prefill/decode). Реализует оптимизацию затрат: управление бюджетом токенов, слои кеширования для повторяющихся промптов и стратегии каскада моделей. Создаёт бенчмарки LLM serving и модели планирования ёмкости. Менторит команду по инфраструктуре production LLM.

Проектирует model serving architecture. Оптимизирует throughput (batching, GPU scheduling). Настраивает autoscaling для ML serving. Реализует model fallback и canary deployment.

Проектирует архитектуру model serving для сложных сценариев: multi-model serving с динамической загрузкой, ensemble inference через Triton, A/B-тестирование моделей. Оптимизирует latency через model optimization (TensorRT, ONNX Runtime), реализует GPU-sharing для эффективной утилизации ресурсов и проектирует автоскейлинг на основе inference-метрик.

Проектирует high-performance serving инфраструктуру для NLP-моделей. Оптимизирует через quantization, distillation, model parallelism. Обеспечивает SLA по latency и throughput.

Определяет стратегию LLM serving для организации. Устанавливает политики управления затратами inference, SLA-цели serving и governance GPU-инфраструктуры. Оценивает фреймворки serving (vLLM, TGI, TensorRT-LLM). Проводит архитектурные ревью LLM-инфраструктуры. Продвигает внедрение cost-efficient паттернов LLM serving.

Определяет model serving strategy для платформы. Проектирует unified serving layer. Оптимизирует serving costs. Координирует с DevOps по infrastructure.

Определяет стратегию model serving для MLOps-команды: стандартный стек (KServe/Seldon Core на Kubernetes), паттерны деплоя (canary, shadow, blue-green). Внедряет единый процесс выкатки моделей с обязательными проверками качества, настраивает мониторинг SLA по латентности и определяет runbook для инцидентов с inference-сервисами.

Определяет стратегию model serving для NLP-команды. Формирует стандарты deployment, SLA framework, и архитектурные решения для масштабирования NLP inference инфраструктуры.

Определяет организационную стратегию LLM serving: архитектура inference-инфраструктуры, стратегия закупки GPU/TPU и governance затрат для LLM-операций. Оценивает решения build-vs-buy для LLM-инфраструктуры (self-hosted vs API-провайдеры). Продвигает внедрение эффективных практик LLM serving и формирует техническое видение AI-инфраструктуры в enterprise-масштабе.

Определяет enterprise model serving strategy. Оценивает serving technologies. Проектирует multi-model serving platform.

Формирует стратегию model serving на уровне организации: единая serving-платформа для всех типов моделей (CV, NLP, табличные), стандарты SLA. Проектирует архитектуру для масштабирования до тысяч моделей — model mesh, serverless inference, edge deployment. Определяет стратегию оптимизации стоимости GPU-инфраструктуры для inference и roadmap платформы.

Формирует enterprise-стратегию model serving для NLP-платформы. Определяет архитектуру inference инфраструктуры, стандарты оптимизации и cost management на уровне организации.