Revaz G.

Revaz G.

Oferta, która wygrała
36 0
  • Zlecenia 36
  • Ocena 5.0
  • Ranking 15 973

Budżet: 700 USD Termin: 8 dni

Cześć JC,

To klasyczne wyzwanie MLOps, a Twoim celem bezpiecznego udostępnienia wysokiej klasy GPU wśród zespołu jest właściwym podejściem. Jako Full-Stack Developer z głębokim doświadczeniem w Dockerze i architekturze chmurowej, mogę zaprojektować dla Ciebie solidny i bezpieczny system.

Połączenie kontenerów z GPU to za mało; potrzebujesz zarządzanego, bezpiecznego i izolowanego środowiska. Oto profesjonalna architektura, którą proponuję:

1. Prawdziwa izolacja GPU z NVIDIA MIG: Dla kart A6000/L40 użyjemy NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG). To dzieli GPU na poziomie sprzętowym, dając każdemu użytkownikowi dedykowany fragment mocy obliczeniowej i pamięci. To jest lepsze od podstawowego podziału czasowego, ponieważ zapobiega wpływowi obciążenia jednego użytkownika na wydajność innych.

2. Centralne uwierzytelnianie przez Traefik Reverse Proxy: Zalecam Traefik, nowoczesny reverse proxy, który integruje się bezproblemowo z Dockerem. Będzie działał jako pojedynczy, bezpieczny punkt wejścia.

  • Zlecenia 14
  • Ocena 3.8
  • Ranking 1 371

Budżet: 180 USD Termin: 2 dni

Cześć JC, to interesujące wyzwanie i chętnie pomogę.
Mogę zaproponować czystą i skalowalną architekturę, w której każdy z Twoich 4–6 użytkowników uruchamia własny odizolowany kontener mikroserwisu Docker, wszyscy dzielą dostęp do jednego potężnego GPU (np. RTX A6000 lub L40).

Architektura będzie obejmować:

Bezpieczne dzielenie GPU (NVIDIA Container Toolkit + MIG, jeśli konieczne)

Uwierzytelniony dostęp dla każdego użytkownika (przez proxy + nazwa użytkownika/hasło)

Centralny proxy do kontrolowania dostępu do zewnętrznych usług AI (zapewnienie prywatności)

  • Zlecenia 20
  • Ocena 5.0
  • Ranking 9 264

Budżet: 1000 USD Termin: 10 dni

Witam
Mam doświadczenie z:
- Konfiguracją NVIDIA MIG
- Udostępnianiem GPU w Dockerze
- Konfiguracją proxy NGINX
- Systemami uwierzytelniania

Mogę zaproponować architekturę opartą na:
- Partycjonowaniu GPU za pomocą MIG
- Docker Compose z mapowaniem urządzeń GPU

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 99

Budżet: 1300 USD Termin: 8 dni

Cześć!
Ta konfiguracja wymaga ostrożnego podejścia, ale mogę się tym zająć. Każdy użytkownik będzie miał prywatny kontener. Wszystkie kontenery będą korzystać z jednego GPU bez konfliktu. Mogę ustawić bezpieczne logowanie, aby dostęp mieli tylko Twoi członkowie zespołu. Ruch AI będzie przesyłany za pomocą jednego chronionego połączenia, aby chronić Twoje klucze.
To skomplikowane zadanie, ale mam pewne doświadczenie z podobnymi systemami. Gdy będzie gotowe, będzie działać płynnie bez większego wysiłku z Twojej strony.

Oferty ukryte

W liście nie są widoczne oferty ukryte przez zleceniodawcę lub freelancerów z profilem Plus, a także oferty, które naruszają regulamin

Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii AI i uczenie maszynowe

11:53
5 lipca
5 lipca
5 lipca
4 lipca