GLOBALATLAS AI · AI infrastruktura
Infrastruktura AI
Obuka mijenja model; zaključivanje ga izvršava. Posluživanje modela, skupovi podataka i API-ji aplikacija imaju zasebne zahtjeve za resursima.
Odaberite fazu AI životnog ciklusa
Obučavajte i prilagođavajte
Obuka AI
Obuka pohranjuje aktivacije, gradijente i stanje optimizatora uz težine modela. Propusnost skupova podataka i točke provjere također su važni.
Istraži →Fino podešavanje
Fino podešavanje prilagođava unaprijed istrenirani model. Puno fino podešavanje i metode s učinkovitošću parametara imaju različite memorijske zahtjeve.
Istraži →Poslužite model
Hosting LLM-a
Model usluga zahtijeva težine u memoriji, bufere za vrijeme izvođenja, KV predmemoriju i krajnju točku aplikacije.
Istraži →Inferencija AI
Inferencija izvršava trenirani model. Veličina ulaza, serijsko procesiranje i duljina konteksta određuju radnu memoriju i težine modela.
Istraži →Infrastruktura za DeepSeek
DeepSeek-R1 i njegovi destilirani modeli su različite radne opterećenja. Destilirane verzije obuhvaćaju od 1.5B do 70B parametara; puni model zahtijeva zasebnu procjenu veličine.
Istraži →Infrastruktura za Llama
Llama je obitelj modela. Llama 3.1 8B je primjer modela s 8 milijardi parametara, a ne jamstvo kapaciteta za svako izdanje Llama.
Istraži →Infrastruktura za Mistral
Mistral 7B i ostala izdanja Mistrala razlikuju se po veličini i arhitekturi. Odaberite specifičnu karticu modela prije veličine hardvera.
Istraži →Infrastruktura za Qwen
Qwen uključuje modele za tekst, kod i multimodalne modele. Počnite s točnim izdanjem modela, podržanim okvirom za posluživanje, preciznošću i proračunom konteksta; ove odabire određuju zahtjeve za infrastrukturom.
Istraži →Infrastruktura za Gemma
Gemma ima više veličina i specifičnih varijanti za zadatke. Odaberite točan model kartice, prihvatite njegove uvjete korištenja i provjerite podršku za vrijeme izvođenja prije planiranja samostalnog hostinga.
Istraži →Infrastruktura za Stable Diffusion
Stable Diffusion služi za radove generiranja slika. SDXL Base, opcionalni rezač i dodatni dijelovi radnog tijeka imaju zasebne zahtjeve za memorijom i pohranom. Rezolucija i veličina serije utječu na cijeli lanac.
Istraži →Infrastruktura za FLUX
FLUX verzije razlikuju se u arhitekturi, kodu za inferencu i licenciranju modela. Odaberite točno izdanje i podržani radni tok, zatim izmjerite vršni memorijski zahtjev pri željenoj rezoluciji slike i preciznosti.
Istraži →Infrastruktura za Whisper
Whisper je open-source obitelj modela za prepoznavanje govora. Samostalno hostano transkribiranje koristi preuzete težine modela i lokalni runtime za inferenciju; odvojeno je od pretplate na API za govor u oblaku.
Istraži →Obrada sadržaja
Infrastruktura za ugradnju
Ugradni pipeline-ovi kodiraju ulaz u vektore i obično kombiniraju izvođenje modela s zasebnim indeksom ili bazom podataka.
Istraži →Infrastruktura za generiranje slika
Memorija za generiranje slika ovisi o modelu, rezoluciji, veličini serije i inferencijskom pipeline-u.
Istraži →Infrastruktura za Speech AI
Transkripcija i sinteza govora imaju različite zahtjeve za latencijom, serijskim obradama i obradom zvuka.
Istraži →