GLOBALATLAS AI · Infraestructura de IA
Infraestructura de IA
Los cambios en el entrenamiento modifican un modelo; la inferencia lo ejecuta. El servicio de modelos, conjuntos de datos y APIs de aplicaciones tienen requisitos de recursos separados.
Seleccione una etapa del ciclo de vida de IA
Entrenar y adaptar
Entrenamiento de IA
El entrenamiento almacena activaciones, gradientes y estado del optimizador además de los pesos del modelo. El rendimiento del conjunto de datos y los puntos de control también importan.
Explorar →Ajuste fino
El ajuste fino adapta un modelo preentrenado. El ajuste completo y los métodos eficientes en parámetros tienen diferentes requisitos de memoria.
Explorar →Servir un modelo
Alojamiento de LLM
Un servicio de modelos necesita pesos en memoria, búferes en tiempo de ejecución, una caché KV y un punto final de aplicación.
Explorar →Inferencia de IA
La inferencia ejecuta un modelo entrenado. El tamaño de entrada, el batching y la longitud del contexto determinan la memoria de trabajo y los pesos del modelo.
Explorar →Infraestructura para DeepSeek
DeepSeek-R1 y sus modelos destilados son cargas de trabajo diferentes. Las versiones destiladas abarcan de 1.5B a 70B de parámetros; el modelo completo requiere un ejercicio de dimensionamiento separado.
Explorar →Infraestructura para Llama
Llama es una familia de modelos. Llama 3.1 8B es un ejemplo de un modelo de 8 mil millones de parámetros, no una promesa de capacidad para cada versión de Llama.
Explorar →Infraestructura para Mistral
Mistral 7B y otras versiones de Mistral difieren en tamaño y arquitectura. Selecciona una tarjeta de modelo específica antes de dimensionar hardware.
Explorar →Infraestructura para Qwen
Qwen incluye familias de modelos de texto, código y multimodales. Comience con una versión exacta del modelo, tiempo de servicio soportado, precisión y presupuesto de contexto; estas opciones determinan los requisitos de infraestructura.
Explorar →Infraestructura para Gemma
Gemma tiene múltiples tamaños y variantes específicas para tareas. Elija la tarjeta de modelo exacto, acepte sus términos de uso aplicables y verifique el soporte en tiempo de ejecución antes de planear un servicio autohospedado.
Explorar →Infraestructura para Stable Diffusion
Stable Diffusion sirve cargas de trabajo de generación de imágenes. SDXL Base, un refiner opcional y componentes adicionales del flujo de trabajo tienen requisitos separados de memoria y almacenamiento. La resolución y el tamaño de lote influyen en todo el pipeline.
Explorar →Infraestructura para FLUX
Las versiones FLUX difieren en arquitectura, código de inferencia y licencia del modelo. Seleccione la versión exacta y el flujo de trabajo soportado, luego mida la memoria máxima en la resolución y precisión de imagen deseadas.
Explorar →Infraestructura para Whisper
Whisper es una familia de modelos de reconocimiento de voz de código abierto. La transcripción autohospedada usa pesos de modelo descargados y un tiempo de ejecución de inferencia local; es independiente de una suscripción API de voz alojada.
Explorar →Procesar contenido
Infraestructura de incrustación
Las canalizaciones de incrustación codifican la entrada en vectores y generalmente combinan la ejecución del modelo con un índice o base de datos separado.
Explorar →Infraestructura para generación de imágenes
La memoria para generación de imágenes depende del modelo, resolución, tamaño de lote y pipeline de inferencia.
Explorar →Infraestructura de IA para reconocimiento de voz
La transcripción y la síntesis de voz tienen diferentes requisitos de latencia, agrupamiento y procesamiento de audio.
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