Managed GPU hosting voor AI
Breng jouw AI-toepassing betrouwbaar van experiment naar productie, zonder zelf de infrastructuur eromheen te hoeven beheren.
Werk met vLLM, llama.cpp of een stack die past bij jouw applicatie. Jij houdt de regie over het model, de data en de functionaliteit. Wij beheren de Nederlandse infrastructuur, softwarestack, beveiliging en monitoring.
Nederlandse infrastructuur · Managed softwarestack · 24/7 bewaking · Direct contact mer engineers
Van AI-model naar applicatie
Een model lokaal laten draaien is iets anders dan AI beschikbaar maken voor klanten, medewerkers of andere applicaties.
In productie krijg je te maken met GPU-geheugen, modelopslag, responstijden, gelijktijdige gebruikers, API-beveiliging en processen die beschikbaar moeten blijven. Daarom kijken we verder dan alleen de GPU-server.
We ontwerpen de omgeving rondom de manier waarop jouw AI-toepassing daadwerkelijk wordt gebruikt.
- Het gekozen model en de benodigde precisie.
- GPU-geheugen en beschikbare rekenkracht.
- Verwachte responstijd en gelijktijdige aanvragen.
- Contextlengte, batching en modelcache.
- Opslag van modellen en applicatiedata.
- Integratie met jouw applicatie, API of SaaS-platform.
Kies het framework
vLLM
Voor AI-diensten waarbij doorvoer, gelijktijdige aanvragen en API-integratie belangrijk zijn.
vLLM kan modellen beschikbaar maken via een OpenAI-compatible API. Daardoor kunnen bestaande applicaties en libraries vaak met beperkte aanpassingen worden gekoppeld. De omgeving kan worden ingericht met Python, GPU-acceleratie, modelcache, monitoring en een beveiligde reverse proxy.
Past onder andere bij:
- AI-functionaliteit binnen SaaS-platformen.
- Meerdere gebruikers of gelijktijdige aanvragen.
- OpenAI-compatible API-integraties.
- Productieomgevingen waarbij doorvoer belangrijk is.
llama.cpp
Voor efficiënte inference met onder andere gequantiseerde modellen en een compacte softwarestack.
llama.cpp kan modellen via een HTTP-service beschikbaar maken en gebruikmaken van CPU- en GPU-capaciteit. Dit maakt het interessant voor toepassingen waarbij controle, efficiënt resourcegebruik en een gerichte inrichting belangrijk zijn.
Past onder andere bij:
- Compacte of gequantiseerde taalmodellen.
- Afgeschermde interne AI-toepassingen.
- Gerichte inference-API’s.
Omgevingen waarbij efficiëntie belangrijker is dan maximale doorvoer.
Een stack die bij jouw applicatie past
Niet iedere AI-toepassing past precies binnen één standaardprofiel. Daarom kijken we ook naar aanvullende onderdelen zoals Python, CUDA, databases, Redis, modelopslag, workers en koppelingen met bestaande applicaties.
We beginnen bij de workload en kiezen daarna de infrastructuur.
-
Beveiligd beschikbaar voor jouw applicatie
Een inference-endpoint rechtstreeks openbaar maken is zelden een goed idee. Daarom plaatsen we de AI-service achter een gecontroleerde netwerk- en beveiligingslaag. Afhankelijk van de toepassing richten we onder andere TLS, firewalling, beperkte netwerktoegang, authenticatie, rate limiting en een reverse proxy in. Zo bepaal je welke applicaties of gebruikers het model mogen aanspreken en voorkom je dat kostbare GPU-capaciteit ongecontroleerd wordt gebruikt. -
Grip op infrastructuur en datalocatie
De GPU-infrastructuur is ondergebracht binnen ons eigen netwerk van Nederlandse datacenters. Daarmee ontstaat een alternatief voor GPU-diensten bij buitenlandse hyperscalers. Wij houden controle over hardware, netwerkverbindingen en de technische inrichting. Dat geeft organisaties meer grip op prestaties, datalocatie en afhankelijkheden in de keten. Of alle gegevens daadwerkelijk in Nederland blijven, hangt ook af van het gebruikte model en eventuele externe koppelingen. Daarom bekijken we niet alleen de server, maar de volledige datastroom van de applicatie.
Ervaar het zelf!
Haal het beste uit jouw projecten dankzij de ideale managed hosting setup.
Heb je vragen of wil je onze managed hosting 14 dagen vrijblijvend proberen? Neem gerust contact met Danny op!