GLOBALATLAS AI · AI infrastruktura
AI infrastruktura
Obuka mijenja model; zaključivanje ga izvršava. Posluživanje modela, skupovi podataka i API-ji aplikacija imaju zasebne zahtjeve za resursima.
Odaberite fazu AI životnog ciklusa
Obučavajte i prilagođavajte
AI obuka
Obuka pohranjuje aktivacije, gradijente i stanje optimizatora uz težine modela. Propusnost skupova podataka i točke provjere također su važni.
Istražite →Fino podešavanje
Fino podešavanje prilagođava unaprijed naučeni model. Puno fino podešavanje i metode s učinkovitošću parametara imaju različite memorijske zahtjeve.
Istražite →Poslužite model
Hosting LLM-a
Model usluga zahtijeva težine u memoriji, bufere za vrijeme izvođenja, KV predmemoriju i krajnju točku aplikacije.
Istražite →AI inferencija
Inferencija izvršava trenirani model. Veličina ulaza, serijalizacija i dužina konteksta određuju radnu memoriju i težine modela.
Istražite →Infrastruktura za DeepSeek
DeepSeek-R1 i njegovi destilirani modeli su različite radne opterećenja. Destilirane verzije obuhvaćaju od 1.5B do 70B parametara; puni model zahtijeva zasebnu procjenu veličine.
Istražite →Infrastruktura za Llama
Llama je porodica modela. Llama 3.1 8B je primjer modela s 8 milijardi parametara, a ne garancija kapaciteta za svako izdanje Llama.
Istražite →Infrastruktura za Mistral
Mistral 7B i ostala izdanja Mistrala razlikuju se po veličini i arhitekturi. Odaberite specifičnu karticu modela prije veličine hardvera.
Istražite →Infrastruktura za Qwen
Qwen uključuje tekst, kod i multimodalne modele. Počnite s točnim izdanjem modela, podržanim runtime-om, preciznošću i budžetom za kontekst; ove opcije određuju infrastrukturne zahtjeve.
Istražite →Infrastruktura za Gemma
Gemma ima više veličina i specifičnih varijanti za zadatke. Odaberite točan model kartice, prihvatite odgovarajuće uvjete korištenja i provjerite podršku za vrijeme izvođenja prije planiranja samostalnog hostinga.
Istražite →Infrastruktura za Stable Diffusion
Stable Diffusion služi za radove generiranja slika. SDXL Base, opcionalni refiner i dodatni radni tok imaju zasebne zahtjeve za memorijom i skladištem. Rezolucija i veličina serije utječu na cijeli lanac.
Istražite →Infrastruktura za FLUX
FLUX verzije razlikuju se u arhitekturi, kodu za inferencu i licenci modela. Odaberite točno izdanje i podržani radni tok, zatim izmjerite vršni memorijski kapacitet pri željenoj rezoluciji slike i preciznosti.
Istražite →Infrastruktura za Whisper
Whisper je open-source porodica modela za prepoznavanje govora. Samostalna transkripcija koristi preuzete težine modela i lokalni inferencijski runtime; odvojena je od pretplate na API za govor u oblaku.
Istražite →Obrada sadržaja
Infrastruktura za ugradnju
Ugradni pipeline-ovi kodiraju ulaz u vektore i obično kombiniraju izvršenje modela s zasebnim indeksom ili bazom podataka.
Istražite →Infrastruktura za generisanje slika
Memorija za generisanje slika zavisi od modela, rezolucije, veličine serije i inferencijskog pipelina.
Istražite →Infrastruktura za govor AI
Transkripcija i sinteza govora imaju različite zahtjeve za latencijom, serijskim obradama i obradom zvuka.
Istražite →