A Inferux trabalha com equipes que operam modelos de linguagem e visão em Nvidia GPUs — revisando batching, precisão numérica, layout de memória e configuração de servidor para obter resultados documentados de latência e throughput.
Três formatos pensados para diferentes momentos da maturidade operacional — do ajuste pontual ao acompanhamento contínuo.
Revisão concentrada de um único modelo em produção — identificação de ajustes práticos de latência e throughput, com comparativo antes/depois documentado. Inclui sessão de trabalho e sumário escrito.
Cobertura mais ampla: batching, escolhas de precisão, layout de memória e configuração de servidor em múltiplos modelos. Desenvolvido para equipes com vários workloads de inferência simultâneos.
Acompanhamento de inferência em produção a longo prazo — rastreia variações de performance entre atualizações de modelo e mudanças de tráfego, com ajustes periódicos e relatórios de revisão.
Cada engajamento parte de medições diretas no seu hardware. Comparativos documentados antes e depois do trabalho.
Trabalho direcionado a arquiteturas de GPU amplamente usadas em produção — A100, H100, L40S e outras da família Nvidia.
De batching dinâmico a configurações de servidor como vLLM e TensorRT-LLM, cada alavanca é considerada no contexto do workload.
Resumos e guias de técnicas produzidos em cada engajamento — documentação que a equipe pode usar depois, sem depender da memória das sessões.
As recomendações são desenvolvidas para o seu contexto — sem receitas genéricas. O trabalho envolve discussão direta com a equipe técnica.
Para equipes em modo contínuo, mantemos baselines e registros de revisão — para que variações de performance sejam visíveis ao longo do tempo.
Comece com uma conversa técnica rápida. Descrevemos como trabalhamos, entendemos seu contexto e avaliamos se existe encaixe antes de qualquer compromisso.
Av. Djalma Batista 1661, Chapada, Manaus - AM, 69050-010
Descreva seu contexto e avaliaremos como podemos contribuir.
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