GLOBALATLAS AI · AI infrastructure
AI infrastructure
Ang pagbabago sa training ay nagbabago sa isang modelo; ang inference ay nagpapatupad nito. Ang pagserbisyo ng modelo, datasets at application APIs ay may hiwalay na resource requirements.
Piliin ang yugto ng AI lifecycle
Sanayin at iangkop
AI training
Ang training ay nag-iimbak ng activations, gradients at optimizer state bukod sa mga weights ng modelo. Mahalaga rin ang throughput ng dataset at checkpoints.
Mag-explore →Fine-tuning
Ang fine-tuning ay nag-aangkop sa isang pretrained na modelo. Ang full fine-tuning at mga parameter-efficient na pamamaraan ay may iba't ibang pangangailangan sa memory.
Mag-explore →Maglingkod ng isang modelo
Hosting ng LLM
Ang isang model service ay nangangailangan ng weights sa memorya, runtime buffers, isang KV cache at isang application endpoint.
Mag-explore →AI inference
Ang inference ay nagsasagawa ng isang trained na modelo. Ang laki ng input, batching at haba ng konteksto ang tumutukoy sa working memory at mga weights ng modelo.
Mag-explore →Infrastructure para sa DeepSeek
Ang DeepSeek-R1 at ang mga distilled models nito ay iba't ibang workload. Ang mga distilled releases ay may saklaw na 1.5B hanggang 70B na parameter; ang buong modelo ay nangangailangan ng hiwalay na sizing exercise.
Mag-explore →Infrastructure para sa Llama
Ang Llama ay isang pamilya ng mga modelo. Ang Llama 3.1 8B ay isang halimbawa ng isang 8-bilyong-parameter na modelo, hindi isang pangako sa kapasidad para sa bawat release ng Llama.
Mag-explore →Infrastructure para sa Mistral
Ang Mistral 7B at iba pang mga release ng Mistral ay nagkakaiba sa laki at arkitektura. Piliin ang isang partikular na modelo bago mag-size ng hardware.
Mag-explore →Infrastructure para sa Qwen
Kasama sa Qwen ang mga modelong text, code, at multimodal. Simulan sa isang eksaktong release ng modelo, suportadong runtime, precision, at budget sa konteksto; ang mga pagpipiliang ito ang tumutukoy sa mga pangangailangan sa infrastructure.
Mag-explore →Infrastructure para sa Gemma
May iba't ibang laki at task-specific variants ang Gemma. Piliin ang eksaktong modelo ng card, tanggapin ang mga naaangkop na termino ng paggamit nito at beripikahin ang runtime support bago magplano ng sariling serbisyo.
Mag-explore →Infrastructure para sa Stable Diffusion
Ang Stable Diffusion ay nagsisilbi sa mga image-generation workload. Ang SDXL Base, isang opsyonal na refiner at karagdagang mga workflow component ay may hiwalay na memorya at storage requirements. Ang resolusyon at laki ng batch ay nakakaapekto sa buong pipeline.
Mag-explore →Infrastructure para sa FLUX
Ang mga FLUX releases ay naiiba sa architecture, inference code at licensing ng modelo. Piliin ang eksaktong release at suportadong workflow, pagkatapos ay sukatin ang peak memory sa inaasahang resolusyon at precision ng larawan.
Mag-explore →Infrastructure para sa Whisper
Ang Whisper ay isang open-source na pamilya ng speech-recognition models. Ang self-hosted transcription ay gumagamit ng mga na-download na weights ng modelo at lokal na inference runtime; hiwalay ito sa isang hosted speech API subscription.
Mag-explore →Proseso ng nilalaman
Infrastruktura ng embedding
Mga pipeline ng embedding na nag-eencode ng input sa mga vectors at karaniwang pinagsasama ang model execution sa isang hiwalay na index o database.
Mag-explore →Infrastructure para sa paglikha ng larawan
Ang memorya ng paglikha ng larawan ay nakadepende sa modelo, resolusyon, batch size at inference pipeline.
Mag-explore →Infrastruktura ng Speech AI
Ang transcription at speech synthesis ay may magkaibang latency, batching at mga pangangailangan sa pagpoproseso ng audio.
Mag-explore →