Wdróż swój model Hugging Face — Llama, Mistral, Gemma lub BERT — do bezpiecznego, skalowalnego, gotowego do produkcji punktu końcowego w Google Cloud, w pełni skonteneryzowanego i gotowego do użycia z API.
Będę wdrażać Hugging Face LLMs do GCP Vertex AI lub Cloud Run
Skoncentrowana 45-minutowa konsultacja ekspercka w celu oceny Twojego modelu, opracowania strategii wdrożenia GCP i odpowiedzi na pytania dotyczące architektury.
- 45-minutowa konsultacja strategiczna GCP Vertex AI / Cloud Run
- Ocena modelu: wymagania RAM/VRAM i rekomendacja poziomu GPU
- Wskazówki dotyczące architektury i szacowania kosztów
- Zalecane podejście do wdrożenia udokumentowane na piśmie
- Porady dotyczące ścieżki integracji w celu połączenia modelu z istniejącą aplikacją
Pełne wdrożenie modelu Hugging Face do bezpiecznego punktu końcowego GCP, plus kod źródłowy, aby Twój zespół mógł go posiadać i rozszerzać.
- Wszystko w pakiecie konsultacyjnym
- Pełna konteneryzacja i wdrożenie modelu Dockerised do Vertex AI lub Cloud Run
- Udostępnianie GPU (T4, L4 lub A100, w zależności od potrzeb)
- Bezpieczna, natywna dla VPC konfiguracja prywatnego punktu końcowego API
- Skrypt testowy Python do weryfikacji aktywnego punktu końcowego
- Pełny kod źródłowy wdrożenia dostarczony do Ciebie
Kompletny pakiet wdrożeniowy ze szczegółowymi komentarzami w kodzie, dzięki czemu baza kodu jest w pełni utrzymywalna przez Twój zespół inżynierów.
- Wszystko w warstwie wdrożeniowej
- Szczegółowe komentarze kodu wbudowane we wszystkie skrypty i pliki konfiguracyjne
- Udokumentowane decyzje architektoniczne wyjaśniające wybór GPU i opcje bezpieczeństwa
- Gotowy do przekazania kod źródłowy, który Twój zespół może z pewnością utrzymywać i rozszerzać
- Nadaje się do większych lub bardziej złożonych LLM (np. Llama 3, duże warianty Mistral)
- Priorytetowe zarządzanie zamówieniami i bliższa współpraca poprzez czat zamówień
Poproś o ofertę niestandardową
Zaloguj się, aby poprosić o ofertę niestandardową
Utwórz bezpłatne konto lub zaloguj się, aby poprosić o spersonalizowaną ofertę od tego Zinner.
Zaloguj się / Zarejestruj sięZadaj pytanie przed zakupem
Zaloguj się, aby zadać pytanie
Aby zmniejszyć spam na platformie, wiadomości przed sprzedażą mogą być wysyłane tylko przez zalogowanych użytkowników.
Utwórz bezpłatne konto lub zaloguj się, aby wysłać wiadomość do tego Zinner bezpośrednio.
Zaloguj się / Zarejestruj sięWymagane logowanie
Utwórz bezpłatne konto lub zaloguj się, aby wysłać wiadomość do tego Zinner.
Zaloguj się / Zarejestruj sięWymagane logowanie
Utwórz bezpłatne konto lub zaloguj się, aby poprosić o spersonalizowaną ofertę.
Zaloguj się / Zarejestruj sięAt a Glance
Kluczowe szczegóły dotyczące tej usługi, które pomogą Ci podjąć decyzję. Wygenerowane przez Zinn Hub, a nie przez sprzedawcę.
Pozycja Wartości
Cel Wdrożenia
Opcje GPU
Podejście do bezpieczeństwa
Najlepsze dla
Co otrzymasz
Pełny opis
Znalazłeś odpowiedni model. Teraz potrzebujesz, aby działał niezawodnie w produkcji — nie tylko lokalnie, nie w notatniku, ale za bezpiecznym, skalowalnym API, które Twoja aplikacja może faktycznie wywołać.
To dokładnie to, co ta usługa dostarcza.
Zinn Digital to eksperci Google Cloud z siedzibą w Londynie. Bierzemy wybrany model Hugging Face i wdrażamy go do środowiska gotowego do produkcji na Vertex AI lub Cloud Run — w pełni konteneryzowany, z obsługą GPU i chroniony za bezpiecznym, natywnym dla VPC punktem końcowym. Po zakończeniu pracy otrzymujesz działające API, które możesz natychmiast zintegrować ze swoim produktem.
**Co odróżnia to od zwykłego uruchamiania skryptu”**
Każdy może uruchomić instancję GPU i mieć nadzieję na najlepsze. Oceniamy rzeczywiste wymagania RAM i VRAM Twojego modelu, zanim zostanie napisana choćby jedna linia kodu, wybieramy odpowiedni poziom GPU (T4, L4 lub A100), aby zrównoważyć koszt i opóźnienie, oraz budujemy infrastrukturę, która skaluje się wraz z Twoim obciążeniem, zamiast się pod nim załamywać. Każde wdrożenie jest zabezpieczone z założenia — żadnych otwartych publicznych punktów końcowych, żadnych zakodowanych na stałe poświadczeń.
**Jak to działa**
Najpierw prześlij nam link do modelu i krótki opis przypadku użycia. Oceniamy wymagania zasobowe modelu i potwierdzamy podejście do wdrożenia. Następnie konteneryzujemy model za pomocą Dockera, wdrażamy go w Vertex AI lub Cloud Run, konfigurujemy udostępnianie GPU i bezpieczeństwo API, a na koniec przekazujemy działający skrypt testowy w Pythonie, abyś mógł samodzielnie zweryfikować punkt końcowy.
**Co jest wliczone**
W zależności od wybranego poziomu otrzymasz niektóre lub wszystkie z następujących: konsultację eksperta i ocenę architektury, pełne wdrożenie modelu na bezpieczny punkt końcowy GCP, kod źródłowy dla potoku konteneryzacji i wdrażania oraz szczegółowe komentarze w kodzie, aby Twój zespół mógł pewnie utrzymywać i rozszerzać pracę.
**Dla kogo to jest**
Ta usługa jest odpowiednia dla programistów i zespołów inżynierskich, którzy zidentyfikowali model Hugging Face, który chcą wykorzystać w produkcji, ale brakuje im doświadczenia w infrastrukturze GCP, aby wdrożyć go bezpiecznie i wydajnie. Jest równie dobrze dopasowana do technicznych założycieli, którzy potrzebują działającego zaplecza AI bez zatrudniania pełnego zespołu chmurowego, oraz do organizacji już korzystających z Google Cloud, które chcą eksperckich rąk do konkretnego wyzwania wdrożeniowego.
**Zanim złożysz zamówienie**
Każdy projekt jest unikalny. Rozmiar modelu, wymagania GPU, istniejąca architektura GCP i ograniczenia bezpieczeństwa różnią się. Prosimy o wysłanie wiadomości przed złożeniem zamówienia, abyśmy mogli potwierdzić, że podejście jest odpowiednie dla Twojej sytuacji i uzgodnić zakres. Zapewnia to, że praca rozpocznie się na właściwej stopie i nie będzie żadnych niespodzianek.
Gwarancja Jakości Zinner
Każdy Zinner jest sprawdzany i zatwierdzany przed dołączeniem do platformy.
Wszystkie usługi są objęte naszym zobowiązaniem do zapewnienia jakości.
Twoja płatność jest chroniona do momentu zatwierdzenia dostarczonej pracy.
Porównaj Pakiety
| Funkcja | Konsultacja | Wdrożenie | Wdrożenie + Komentarze |
|---|---|---|---|
| Czas dostawy | 2 dni | 5 dni | 10 dni |
| Poprawki | 0 | 0 | 0 |
| 45-minutowa konsultacja strategiczna GCP Vertex AI / Cloud Run | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ocena modelu: wymagania RAM/VRAM i rekomendacja poziomu GPU | ✓ | ✕ | ✕ |
| Wskazówki dotyczące architektury i szacowania kosztów | ✓ | ✕ | ✕ |
| Zalecane podejście wdrażania udokumentowane na piśmie | ✓ | ✕ | ✕ |
| Porady dotyczące ścieżki integracji w celu połączenia modelu z istniejącą aplikacją | ✓ | ✕ | ✕ |
| Wszystko w pakiecie Konsultacji | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pełna konteneryzacja modelu Dockerised i wdrożenie do Vertex AI lub Cloud Run | ✕ | ✓ | ✕ |
| Udostępnianie GPU (T4, L4 lub A100 w zależności od potrzeb) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Bezpieczna konfiguracja prywatnego punktu końcowego API natywnego dla VPC | ✕ | ✓ | ✕ |
| Skrypt testowy w Pythonie do weryfikacji aktywnego punktu końcowego | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pełny kod źródłowy wdrożenia dostarczony do Ciebie | ✕ | ✓ | ✕ |
| Wszystko w warstwie Deployment | ✕ | ✕ | ✓ |
| Szczegółowe komentarze w kodzie we wszystkich skryptach i plikach konfiguracyjnych | ✕ | ✕ | ✓ |
| Udokumentowane decyzje architektoniczne wyjaśniające wybór GPU i kwestie bezpieczeństwa | ✕ | ✕ | ✓ |
| Gotowa do przekazania baza kodu, którą Twój zespół może z pewnością utrzymywać i rozszerzać | ✕ | ✕ | ✓ |
| Nadaje się do większych lub bardziej złożonych LLM (np. Llama 3, duże warianty Mistral) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Priorytetowe zarządzanie zamówieniami i bliższa współpraca poprzez czat zamówienia | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfolio
Przykłady prac sprzedawcy związanych z tym Zinnem.
Wdróż modele LLM Hugging Face do GCP Vertex AI lub Cloud Run
Wdróż modele LLM Hugging Face do GCP Vertex AI lub Cloud Run
Dodatkowe informacje
Dlaczego mnie wybrać
Narzędzia, których używam
Idealny dla
Często zadawane pytania
Pracujemy z szeroką gamą modeli, w tym Llama 3, Mistral, Gemma, BERT i innymi modelami opartymi na transformatorach hostowanymi na Hugging Face. Rozmiar modelu i wymagania dotyczące GPU różnią się, dlatego prosimy o przesłanie nam wiadomości przed złożeniem zamówienia z linkiem do modelu i przypadkiem użycia, abyśmy mogli potwierdzić kompatybilność i polecić odpowiedni poziom.
Tak. Będziesz potrzebować aktywnego konta GCP z włączonym rozliczaniem. Pracujemy w Twoim środowisku, dzięki czemu zachowujesz pełną własność całej wdrożonej infrastruktury i ponosisz koszty GCP bezpośrednio. Jeśli nie wiesz, jak to skonfigurować, poziom konsultacji jest doskonałym punktem wyjścia.
Minimum potrzebujemy linku modelu Hugging Face i krótkiego opisu tego, do czego go zamierzasz użyć. W przypadku warstw wdrażania będziemy również potrzebować dostępu do poświadczeń Twojego projektu GCP. Poprowadzimy Cię dokładnie, co bezpiecznie udostępnić za pośrednictwem czatu zamówienia.
Większe modele wymagają dokładniejszej oceny zasobów, dłuższego czasu budowania kontenerów i dokładniejszego testowania aktywnego punktu końcowego. Dodatkowy czas zapewnia stabilność, bezpieczeństwo i odpowiednie udokumentowanie wdrożenia przed przekazaniem.
Wdrożenie VPC-native (Virtual Private Cloud) oznacza, że punkt końcowy Twojego modelu nie jest wystawiony na otwarty internet. Dostęp jest ograniczony na poziomie sieci, co jest ważne dla utrzymania bezpieczeństwa danych własnościowych i wag modelu w środowisku produkcyjnym.
Poziom Wdrożenie obejmuje pełny kod źródłowy, dzięki czemu Twój zespół ma wszystko, czego potrzebuje. Poziom Wdrożenie + Komentarze dodatkowo zapewnia szczegółowe adnotacje w kodzie, wyjaśniające każdą istotną decyzję, co sprawia, że baza kodu jest prosta do utrzymania i rozszerzania przez inżynierów w czasie.
Każdy model i każde środowisko GCP jest inne. Krótka rozmowa gwarantuje, że zrozumiemy Twoje wymagania, potwierdzimy odpowiedni poziom i unikniemy niepotrzebnych wymian informacji po rozpoczęciu zamówienia. Oznacza to również, że możemy z góry wskazać wszelkie nietypowe kwestie dotyczące GPU lub kosztów, specyficzne dla wybranego modelu.
Opinie klientów
Sprawdź, co nasi klienci mówią o tym Zinn
Bardzo kompetentny ekspert VertexAI, który odpowiedział na wszystkie moje pytania, a nawet udzielił mi spostrzeżeń, które były dla mnie przydatne, ale o które nie pytałem konkretnie.
Umair jest zdecydowanie najlepszą osobą, z którą pracowaliśmy w Zinn Hub. Wyjątkowo dobrze rozumiał unikalne wymagania naszego projektu. Przekroczył wszelkie oczekiwania. Polecam go do każdego projektu AI.
Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.
