GLOBALATLAS AI · AI infrastruktuur
AI infrastruktuur
Koolitus muudab mudelit; inferents kasutab seda. Mudeli teenindus, andmekogud ja rakendus-API-d nõuavad eraldi ressursse.
Vali AI elutsükli etapp
Koolita ja kohanda
Teenindama mudelit
LLM majutamine
Mudeliteenus vajab mälu, jooksva mälu pufferid, KV-vahemälu ja rakenduse lõpp-punkti.
Uurige →AI inferents
Eeltöötlus käivitab treenitud mudeli. Sisendi suurus, partii ja kontekstipikkus määravad töömälu ning mudeli kaalud.
Uurige →Infrastruktuur DeepSeek jaoks
DeepSeek-R1 ja selle destilleeritud mudelid on erinevad koormused. Destilleeritud versioonid ulatuvad 1,5 miljardist kuni 70 miljardi parameetrini; täismudel vajab eraldi suuruse määramist.
Uurige →Infrastruktuur Llama jaoks
Llama on mudelite perekond. Llama 3.1 8B on näide 8 miljardi parameetriga mudelist, mitte lubadus iga Llama väljaande kohta.
Uurige →Infrastruktuur Mistral jaoks
Mistral 7B ja teised Mistral väljaanded erinevad suuruse ja arhitektuuri poolest. Valige konkreetne mudel enne riistvara suuruse määramist.
Uurige →Infrastruktuur Qwen jaoks
Qwen sisaldab teksti, koodi ja multimodaalseid mudeliperekondi. Alusta täpse mudeli väljaandega, toetatud teenindusajaga, täpsusega ja kontekstieelarvega; need valikud määravad infrastruktuuri nõuded.
Uurige →Infrastruktuur Gemma jaoks
Gemma on mitmes suuruses ja ülesandespetsiifiliste variantidega. Vali täpne mudelkaart, nõustu selle kasutustingimustega ja kontrolli jooksutugi enne iseseisva teenuse planeerimist.
Uurige →Infrastruktuur Stable Diffusion jaoks
Stable Diffusion sobib pildigeneratsiooni töökoormustele. SDXL Base, valikuline täpsustaja ja täiendavad töövoo komponendid nõuavad eraldi mälu- ja salvestusruumi. Eraldusvõime ja paketi suurus mõjutavad kogu torujuhet.
Uurige →Infrastruktuur FLUX jaoks
FLUXi versioonid erinevad arhitektuuri, inferentsi koodi ja mudeli litsentsi poolest. Valige täpne versioon ja toetatud töövoog ning mõõtke tippmälu soovitud pildilahenduse ja täpsusega.
Uurige →Infrastruktuur Whisper jaoks
Whisper on avatud lähtekoodiga kõnekaardistamise mudelite pere. Enesehostitud transkriptsioon kasutab alla laaditud mudeli kaalud ja kohaliku inferentsi käituse; see on eraldi pilvepõhisest kõne API tellimusest.
Uurige →Sisu töötlemine
Sissejuhatus infrastruktuuri
Sissejuhatus torujuhtmetesse, mis kodeerivad sisendi vektoriteks ning tavaliselt ühendavad mudeli täitmise eraldi indeksiga või andmebaasiga.
Uurige →Pildiloome infrastruktuur
Pildiloome mälu sõltub mudelist, resolutsioonist, partii suurusest ja eeltöötlusliinist.
Uurige →Kõne AI infrastruktuur
Transkriptsioon ja kõnesüntees nõuavad erinevat latentsust, partii suurust ja helitöötlusnõudeid.
Uurige →