GLOBALATLAS AI · Infrastruktur nach Arbeitslast
Infrastruktur nach Arbeitslast
Eine Lösung kombiniert Compute, Daten und Wiederherstellung. Diese Anleitungen beschreiben die Architektur, die geplant werden soll; die endgültige Ressourcen-Konfiguration wird separat ausgewählt.
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Erstellen und betreiben Sie ein Produkt
KI-Startups
Experimente vom kundenorientierten Inferenzbetrieb trennen, damit Modelländerungen den Anwendung nicht stören.
Erkunden →Infrastruktur für Entwickler
Erstellen Sie eine reproduzierbare Entwicklungsumgebung mit expliziten Images, Anmeldeinformationen und Projektgrenzen.
Erkunden →SaaS-Infrastruktur
Stateless Anwendung Worker von zustandsbehafteten Datenbanken und Kundendateien trennen.
Erkunden →Arbeiten Sie mit Daten und Grafiken
GPU-Rendering
GPU mit Renderer, Szenenspeicher und unterstütztem Beschleunigungs-Backend abstimmen.
Erkunden →Infrastruktur für maschinelles Lernen
Datenvorbereitung, Training und Bereitstellung trennen; diese Phasen benötigen unterschiedliche Rechen- und Speicherprofile.
Erkunden →Infrastruktur für Data Science
Interaktive Analyse hängt von Datensatzgröße, Arbeitsspeicher und reproduzierbaren Umgebungen ab.
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