GLOBALATLAS AI · AI-infrastruktuuri
AI-infrastruktuuri
Koulutuksen muutokset muokkaavat mallia; inferenssi suorittaa sen. Mallipalvelu, datasetit ja sovellus-API:t vaativat erilliset resurssit.
Valitse AI-elinkaaren vaihe
Kouluta ja sopeuta
AI-koulutus
Koulutus tallentaa aktivointeja, gradientteja ja optimointitilan lisäksi mallin painoja. Datasetin läpäisykyky ja checkpointit ovat myös tärkeitä.
Tutki →Hienosäätö
Hienosäätö mukauttaa esikoulutetun mallin. Täysi hienosäätö ja parametrien tehokas käyttö vaativat erilaisia muistikapasiteetteja.
Tutki →Palvele mallia
LLM-isännöinti
Mallipalvelu tarvitsee painot, ajoaikamuistit, KV-välimuistin ja sovelluskohtaisen päätepisteen.
Tutki →AI-inferenssi
Inferenssi suorittaa koulutetun mallin. Syötteen koko, erä ja kontekstin pituus määrittelevät työmuistin sekä mallin painot.
Tutki →Infrastruktuuri DeepSeekille
DeepSeek-R1 ja sen tiivistetyt mallit ovat erilaisia työkuormia. Tiivistetyt versiot vaihtelevat 1,5 miljardista 70 miljardiin parametriin; koko malli vaatii erillisen kokoamisen.
Tutki →Infrastruktuuri Llamalle
Llama on malliperhe. Llama 3.1 8B on esimerkki 8 miljardin parametrin mallista, ei lupaus kaikista Llama-versioista kapasiteetista.
Tutki →Infrastruktuuri Mistralille
Mistral 7B ja muut Mistral-versiot eroavat kooltaan ja arkkitehtuuriltaan. Valitse tietty malli ennen laitteiston kokoamista.
Tutki →Infrastruktuuri Qwenille
Qwen sisältää tekstin, koodin ja multimodaalimallit. Aloita tarkasta malliversiosta, tuetusta palveluajasta, tarkkuudesta ja kontekstibudjetista; nämä valinnat määrittävät infrastruktuurivaatimukset.
Tutki →Infrastruktuuri Gemmalle
Gemmalla on useita kokoja ja tehtäväkohtaisia versioita. Valitse tarkka mallikortti, hyväksy sen käyttöehdot ja varmista ajonaikainen tuki ennen oman palvelun suunnittelua.
Tutki →Infrastruktuuri Stable Diffusionille
Stable Diffusion palvelee kuvanluontityönkuormia. SDXL Base, valinnainen hienosäätö ja lisätyönkulun osat vaativat erillistä muistia ja tallennustilaa. Resoluutio ja eräkokosu vaikuttavat koko putkeen.
Tutki →Infrastruktuuri FLUX:lle
FLUX-versiot eroavat arkkitehtuurilta, inferenssikoodilta ja mallilisensseiltä. Valitse tarkka versio ja tuettu työnkulku, ja mittaa huippumuisti halutussa kuvan resoluutiossa ja tarkkuudessa.
Tutki →Infrastruktuuri Whisperille
Whisper on avoimen lähdekoodin puheentunnistusmalliperhe. Itse isännöity transkriptio käyttää ladattuja mallipainoja ja paikallista inferenssiajoympäristöä; se on erillinen isännöidystä puhe-API-tilauksesta.
Tutki →Käsittele sisältöä
Upotusinfrastruktuuri
Upotussarjat koodaa syötteen vektoreiksi ja yhdistävät yleensä mallin suorituksen erilliseen indeksiin tai tietokantaan.
Tutki →Kuvan generoinnin infrastruktuuri
Kuvan generoinnin muisti riippuu mallista, resoluutiosta, eräkokosta ja inferenssiputkesta.
Tutki →Puhe AI -infrastruktuuri
Transkriptio ja puhesynteesi vaativat erilaisia viiveitä, eräkokosu ja ääniprosessointivaatimuksia.
Tutki →