GLOBALATLAS AI · AI अवसंरचना
AI अवसंरचना
प्रशिक्षण मॉडल को परिवर्तित करता है; अनुमान इसे निष्पादित करता है। मॉडल सेवा, डेटासेट और एप्लिकेशन APIs के लिए अलग संसाधन आवश्यकताएँ हैं।
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प्रशिक्षण और अनुकूलन
AI प्रशिक्षण
प्रशिक्षण सक्रियण, ग्रेडिएंट और ऑप्टिमाइज़र स्थिति को मॉडल वज़नों के अलावा संग्रहित करता है। डेटासेट थ्रूपुट और चेकपॉइंट्स भी महत्वपूर्ण हैं।
अन्वेषण। →सटीक टोपोलॉजी और सेवा।
फाइन-ट्यूनिंग एक प्रीट्रेंड मॉडल को अनुकूलित करता है। पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग और पैरामीटर-कुशल विधियों की मेमोरी आवश्यकताएँ भिन्न हैं।
अन्वेषण। →मॉडल सेवा करें
LLM होस्टिंग
एक मॉडल सेवा को मेमोरी में वजन, रनटाइम बफर्स, KV कैश और एप्लिकेशन एंडपॉइंट की आवश्यकता होती है।
अन्वेषण। →AI इनफेरेंस
इनफेरेंस एक प्रशिक्षित मॉडल को निष्पादित करता है। इनपुट आकार, बैचिंग और संदर्भ लंबाई कार्यशील मेमोरी और मॉडल वज़न दोनों को निर्धारित करते हैं।
अन्वेषण। →DeepSeek के लिए अवसंरचना
DeepSeek-R1 और इसके डिस्टिल्ड मॉडल अलग वर्कलोड हैं। डिस्टिल्ड रिलीज़ 1.5B से 70B पैरामीटर तक हैं; पूर्ण मॉडल के लिए अलग आकार निर्धारण आवश्यक है।
अन्वेषण। →Llama के लिए अवसंरचना
Llama मॉडल का परिवार है। Llama 3.1 8B एक 8 अरब-परामीटर मॉडल का उदाहरण है, न कि हर Llama रिलीज के लिए क्षमता का वादा।
अन्वेषण। →Mistral के लिए अवसंरचना
Mistral 7B और अन्य Mistral रिलीज आकार और वास्तुकला में भिन्न हैं। हार्डवेयर का आकार निर्धारित करने से पहले विशिष्ट मॉडल कार्ड का चयन करें।
अन्वेषण। →Qwen के लिए अवसंरचना
Qwen में टेक्स्ट, कोड और मल्टीमोडल मॉडल परिवार शामिल हैं। एक सटीक मॉडल रिलीज, समर्थित सेवा रनटाइम, सटीकता और संदर्भ बजट के साथ शुरू करें; ये विकल्प अवसंरचना आवश्यकताओं को निर्धारित करते हैं।
अन्वेषण। →Gemma के लिए अवसंरचना
Gemma के कई आकार और कार्य-विशिष्ट संस्करण हैं। सटीक मॉडल कार्ड चुनें, इसके लागू उपयोग की शर्तें स्वीकार करें और स्व-होस्टेड सेवा की योजना बनाने से पहले रनटाइम समर्थन सत्यापित करें।
अन्वेषण। →Stable Diffusion के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर
Stable Diffusion इमेज-जनरेशन वर्कलोड्स के लिए उपयुक्त है। SDXL Base, वैकल्पिक रिफाइनर और अतिरिक्त वर्कफ़्लो घटकों की मेमोरी और स्टोरेज आवश्यकताएँ अलग-अलग होती हैं। रिज़ॉल्यूशन और बैच आकार संपूर्ण पाइपलाइन को प्रभावित करते हैं.
अन्वेषण। →FLUX के लिए अवसंरचना
FLUX रिलीज़ आर्किटेक्चर, इनफेरेंस कोड और मॉडल लाइसेंसिंग में भिन्न हैं। सटीक रिलीज़ और समर्थित वर्कफ़्लो का चयन करें, फिर इमेज रिज़ॉल्यूशन और प्रिसिजन पर पीक मेमोरी मापें।
अन्वेषण। →Whisper के लिए अवसंरचना
Whisper एक ओपन-सोर्स स्पीच-रिकग्निशन मॉडल परिवार है। स्व-होस्ट ट्रांसक्रिप्शन डाउनलोड किए गए मॉडल वज़न और स्थानीय इनफेरेंस रनटाइम का उपयोग करता है; यह होस्टेड स्पीच API सदस्यता से अलग है।
अन्वेषण। →सामग्री संसाधित करें
एंबेडिंग अवसंरचना।
एंबेडिंग पाइपलाइनों में इनपुट को वेक्टर में एन्कोड किया जाता है और आमतौर पर मॉडल निष्पादन को एक अलग सूचकांक या डेटाबेस के साथ मिलाते हैं।
अन्वेषण। →छवि निर्माण अवसंरचना
छवि निर्माण मेमोरी मॉडल, रिज़ॉल्यूशन, बैच आकार और इनफेरेंस पाइपलाइन पर निर्भर करती है।
अन्वेषण। →स्पीच AI अवसंरचना
प्रतिलेखन और भाषण संश्लेषण के लिए विलंबता, बैचिंग और ऑडियो-प्रसंस्करण आवश्यकताएँ भिन्न हैं।
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