GLOBALATLAS AI · Infrastruktura AI
Infrastruktura AI
Změny v tréninku upravují model; inference jej spouští. Obsluha modelu, datasety a API aplikací mají oddělené požadavky na zdroje.
Vyberte fázi životního cyklu AI
Trénovat a přizpůsobit
Obsluhovat model
Hosting LLM
Model služby vyžaduje váhy v paměti, běhové buffer, KV cache a aplikační endpoint.
Prozkoumat →Inferenční AI
Inference spouští natrénovaný model. Velikost vstupu, dávkování a délka kontextu určují pracovní paměť i váhy modelu.
Prozkoumat →Infrastruktura pro DeepSeek
DeepSeek-R1 a jeho destilované modely jsou odlišné pracovní zátěže. Verze destilace sahají od 1,5B do 70B parametrů; plný model vyžaduje samostatné dimenzování.
Prozkoumat →Infrastruktura pro Llama
Llama je rodina modelů. Llama 3.1 8B je příkladem modelu s 8 miliardami parametrů, nikoliv zárukou kapacity pro každé vydání Llama.
Prozkoumat →Infrastruktura pro Mistral
Mistral 7B a další vydání Mistral se liší velikostí a architekturou. Před velikostí hardwaru vyberte konkrétní modelovou kartu.
Prozkoumat →Infrastruktura pro Qwen
Qwen zahrnuje rodiny modelů textu, kódu a multimodálních modelů. Začněte přesným vydáním modelu, podporovaným prostředím pro servírování, přesností a rozpočtem kontextu; tyto volby určují požadavky na infrastrukturu.
Prozkoumat →Infrastruktura pro Gemma
Gemma má více velikostí a variant specifických pro úlohy. Vyberte přesný model karty, přijměte její podmínky použití a ověřte podporu runtime před plánováním vlastního hostovaného servisu.
Prozkoumat →Infrastruktura pro Stable Diffusion
Stable Diffusion slouží k generování obrázků. SDXL Base, volitelný vylepšovač a další komponenty workflow mají samostatné požadavky na paměť a úložiště. Rozlišení a velikost dávky ovlivňují celý pipeline.
Prozkoumat →Infrastruktura pro FLUX
Vydání FLUX se liší v architektuře, inference kódu a licencování modelů. Vyberte přesné vydání a podporovaný pracovní tok, poté změřte maximální paměť při zamýšleném rozlišení a přesnosti obrázku.
Prozkoumat →Infrastruktura pro Whisper
Whisper je open-source rodina modelů pro rozpoznávání řeči. Samohostované přepisy používají stažené váhy modelu a místní inference runtime; jsou oddělené od předplatného API pro řeč na hostingu.
Prozkoumat →Zpracovat obsah
Infrastruktura vložení
Pipeline vložení kódu kódu zakóduje vstup do vektorů a obvykle kombinuje spuštění modelu s odděleným indexem nebo databází.
Prozkoumat →Infrastruktura pro generování obrázků
Paměť pro generování obrázků závisí na modelu, rozlišení, velikosti dávky a inference pipeline.
Prozkoumat →Infrastruktura řešení Speech AI
Transkripce a syntéza řeči mají odlišné latence, dávkování a požadavky na zpracování audia.
Prozkoumat →