GLOBALATLAS AI · Инфраструктура за AI
AI инфраструктура
Промените в обучението модифицират модел; инференсът го изпълнява. Обслужването на моделите, наборите от данни и API-тата на приложението имат отделни изисквания за ресурси.
Изберете етап от жизнения цикъл на AI
Обучавайте и адаптирайте
AI обучение
Обучението съхранява активирания, градиенти и състояние на оптимизатора освен теглата на модела. Пропускателната способност на набора от данни и контролните точки също са важни.
Разгледайте →Фина настройка
Фина настройка адаптира предварително обучен модел. Пълната фина настройка и методите с ефективност на параметрите имат различни изисквания към паметта.
Разгледайте →Обслужвайте модел
Хостинг на LLM
Модел услуга изисква тежести в паметта, буфери за изпълнение, KV кеш и крайна точка за приложение.
Разгледайте →AI inference
Извеждането изпълнява обучен модел. Размерът на входа, батчингът и дължината на контекста определят работната памет и теглата на модела.
Разгледайте →Инфраструктура за DeepSeek
DeepSeek-R1 и неговите дестилирани модели са различни работни натоварвания. Дестилираните версии варират от 1.5B до 70B параметра; пълният модел изисква отделна оценка на размера.
Разгледайте →Инфраструктура за Llama
Llama е семейство модели. Llama 3.1 8B е пример за модел с 8 милиарда параметъра, а не обещание за капацитет за всяко издание на Llama.
Разгледайте →Инфраструктура за Mistral
Mistral 7B и други версии на Mistral се различават по размер и архитектура. Изберете конкретен модел преди да определите хардуера.
Разгледайте →Инфраструктура за Qwen
Qwen включва семейства модели за текст, код и мултимодални модели. Започнете с точна версия на модела, поддържана среда за обслужване, прецизност и бюджет за контекст; тези избори определят изискванията към инфраструктурата.
Разгледайте →Инфраструктура за Gemma
Gemma има множество размери и специализирани варианти. Изберете точния модел карта, приемете приложимите условия за ползване и проверете поддръжката за време на изпълнение преди да планирате самостоятелен хостинг.
Разгледайте →Инфраструктура за Stable Diffusion
Stable Diffusion обслужва работни натоварвания за генериране на изображения. SDXL Base, опционален рефайнер и допълнителни компоненти на работния поток имат отделни изисквания за памет и съхранение. Разделителната способност и размерът на партидата влияят на цялата верига.
Разгледайте →Инфраструктура за FLUX
RELEASE на FLUX се различават по архитектура, inference код и лицензиране на моделите. Изберете точната версия и поддържания работен процес, след което измерете пиковата памет при желаната резолюция и прецизност на изображението.
Разгледайте →Инфраструктура за Whisper
Whisper е модел семейство за разпознаване на реч с отворен код. Самостоятелната транскрипция използва изтеглени тежести и локално inference време; тя е отделна от абонамента за speech API.
Разгледайте →Обработка на съдържание
Инфраструктура за вграждане
Пайплайни за вграждане кодират входа в вектори и обикновено съчетават изпълнението на модел с отделен индекс или база данни.
Разгледайте →Инфраструктура за генериране на изображения
Паметта за генериране на изображения зависи от модела, резолюцията, размера на партидата и pipeline за извеждане.
Разгледайте →Инфраструктура за Speech AI
Транскрипцията и синтезът на реч имат различни латентности, партидване и изисквания към аудиообработката.
Разгледайте →