GLOBALATLAS AI · Υποδομή AI
Υποδομή AI
Οι αλλαγές στην εκπαίδευση τροποποιούν ένα μοντέλο· η inference το εκτελεί. Η εξυπηρέτηση μοντέλων, τα σύνολα δεδομένων και τα APIs εφαρμογών έχουν ξεχωριστές απαιτήσεις πόρων.
Επιλέξτε στάδιο του κύκλου ζωής AI
Εκπαίδευση και προσαρμογή
Εκπαίδευση AI
Η εκπαίδευση αποθηκεύει ενεργοποιήσεις, βαθμίδες και κατάσταση βελτιστοποιητή εκτός από βάρη μοντέλου. Η διαπερατότητα σύνολου δεδομένων και τα checkpoints επίσης μετριούνται.
Εξερεύνηση →Βελτιστοποίηση
Βελτιστοποίηση προσαρμόζει ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο. Η πλήρης βελτιστοποίηση και οι μέθοδοι αποδοτικότητας παραμέτρων έχουν διαφορετικές απαιτήσεις μνήμης.
Εξερεύνηση →Εξυπηρέτηση μοντέλου
Φιλοξενία LLM
Μοντέλο υπηρεσίας χρειάζεται βάρη στη μνήμη, buffers χρόνου εκτέλεσης, μια cache KV και ένα σημείο τερματισμού εφαρμογής.
Εξερεύνηση →Επεξεργασία AI
Η επεξεργασία εκτελεί ένα εκπαιδευμένο μοντέλο. Το μέγεθος εισόδου, η παρτίδα και το μήκος πλαισίου καθορίζουν τη διαθέσιμη μνήμη εργασίας και τα βάρη του μοντέλου.
Εξερεύνηση →Υποδομή για DeepSeek
DeepSeek-R1 και τα συμπυκνωμένα μοντέλα του είναι διαφορετικά φορτία εργασίας. Οι εκδόσεις συμπυκνωμένων μοντέλων καλύπτουν 1.5B έως 70B παραμέτρους· το πλήρες μοντέλο απαιτεί ξεχωριστή αξιολόγηση μεγέθους.
Εξερεύνηση →Υποδομή για Llama
Το Llama είναι μια οικογένεια μοντέλων. Το Llama 3.1 8B είναι ένα παράδειγμα μοντέλου με 8 δισεκατομμύρια παραμέτρους, όχι υπόσχεση χωρητικότητας για κάθε έκδοση Llama.
Εξερεύνηση →Υποδομή για Mistral
Το Mistral 7B και άλλες εκδόσεις Mistral διαφέρουν σε μέγεθος και αρχιτεκτονική. Επιλέξτε συγκεκριμένη κάρτα μοντέλου πριν τοποθετήσετε υλικό.
Εξερεύνηση →Υποδομή για Qwen
Το Qwen περιλαμβάνει οικογένειες μοντέλων κειμένου, κώδικα και πολυτροπικά. Ξεκινήστε με μια ακριβή έκδοση μοντέλου, υποστηριζόμενη λειτουργία σερβιρίσματος, ακρίβεια και προϋπολογισμό πλαισίου. Οι επιλογές αυτές καθορίζουν τις απαιτήσεις υποδομής.
Εξερεύνηση →Υποδομή για Gemma
Το Gemma έχει πολλαπλά μεγέθη και ειδικές εκδόσεις ανά έργο. Επιλέξτε την ακριβή κάρτα μοντέλου, αποδεχτείτε τους όρους χρήσης και ελέγξτε την υποστήριξη χρόνου εκτέλεσης πριν από τον προγραμματισμό μιας υπηρεσίας αυτο-φιλοξενίας.
Εξερεύνηση →Υποδομή για Stable Diffusion
Το Stable Diffusion εξυπηρετεί φορτία εργασίας δημιουργίας εικόνων. Το SDXL Base, ένας προαιρετικός ανανεωτής και πρόσθετα στοιχεία ροής εργασίας έχουν ξεχωριστές απαιτήσεις μνήμης και αποθήκευσης. Η ανάλυση και το μέγεθος παρτίδας επηρεάζουν ολόκληρη τη ροή.
Εξερεύνηση →Υποδομή για FLUX
Οι εκδόσεις FLUX διαφέρουν σε αρχιτεκτονική, κώδικα inference και άδεια μοντέλου. Επιλέξτε την ακριβή έκδοση και την υποστηριζόμενη ροή εργασίας, και μετρήστε την κορυφαία μνήμη στην επιθυμητή ανάλυση εικόνας και ακρίβεια.
Εξερεύνηση →Υποδομή για Whisper
Το Whisper είναι μια οικογένεια ανοιχτού κώδικα μοντέλων αναγνώρισης ομιλίας. Η αυτο-φιλοξενούμενη μεταγραφή χρησιμοποιεί κατεβασμένα βάρη μοντέλου και τοπική inference runtime· είναι ξεχωριστό από τη συνδρομή API ομιλίας φιλοξενούμενη στο cloud.
Εξερεύνηση →Επεξεργασία περιεχομένου
Υποδομή ενσωμάτωσης
Οι αγωγοί ενσωμάτωσης κωδικοποιούν την είσοδο σε διανύσματα και συνήθως συνδυάζουν την εκτέλεση μοντέλου με ξεχωριστό δείκτη ή βάση δεδομένων.
Εξερεύνηση →Υποδομή δημιουργίας εικόνων
Η μνήμη δημιουργίας εικόνων εξαρτάται από το μοντέλο, την ανάλυση, το μέγεθος παρτίδας και την επεξεργασία pipeline.
Εξερεύνηση →Υποδομή Speech AI
Η μεταγραφή και η σύνθεση ομιλίας έχουν διαφορετικές απαιτήσεις καθυστέρησης, παρτίδας και επεξεργασίας ήχου.
Εξερεύνηση →