GLOBALATLAS AI · AI infrastruktúra
AI infrastruktúra
A tanítás módosít egy modellt; a következtetés futtatja azt. A modell kiszolgálás, adathalmazok és alkalmazás API-k külön erőforrásokat igényelnek.
Válassza ki az AI életciklus egyik szakaszát
Képzés és adaptáció
AI képzés
A tanítás aktiválja a modellek aktivációit, gradiensét és optimalizáló állapotát a modell súlyai mellett. Az adathalmaz átviteli sebessége és az ellenőrzőpontok szintén számítanak.
Fedezze fel →Finomhangolás
A finomhangolás egy előre betanított modell adaptálása. A teljes finomhangolás és a paraméterspecifikus módszerek külön memóriaigényekkel járnak.
Fedezze fel →Modell kiszolgálása
LLM hosztolás
Egy modell szolgáltatásnak szüksége van memória súlyokra, futási pufferre, KV gyorsítótárra és alkalmazás végpontjára.
Fedezze fel →AI inferencia
A következtetés egy kiképzett modell futtatását jelenti. A bemenet mérete, köteg és a kontextus hossza határozza meg a munkamemóriát és a modell súlyait.
Fedezze fel →Infrastruktúra DeepSeek számára
DeepSeek-R1 és kivont modellek külön munkaterhelések. A kivont kiadások 1,5 milliárd és 70 milliárd paraméter között mozognak; a teljes modellhez külön méretezési gyakorlat szükséges.
Fedezze fel →Infrastruktúra Llama számára
Llama egy modellcsalád. A Llama 3.1 8B például egy 8 milliárd paraméteres modell, nem minden Llama kiadás kapacitásígérete.
Fedezze fel →Infrastruktúra Mistral számára
A Mistral 7B és más Mistral kiadások méretben és architektúrában különböznek. Válasszon konkrét modellt a hardver méretezése előtt.
Fedezze fel →Infrastruktúra Qwen számára
Qwen tartalmaz szöveg-, kód- és multimodális modelleket. Kezdje pontos modellverzióval, támogatott kiszolgáló futási idővel, pontossággal és kontextuskerettel; ezek a választások határozzák meg az infrastruktúra igényeit.
Fedezze fel →Infrastruktúra Gemma számára
Gemma több méretben és feladatspecifikus változatban elérhető. Válassza ki a pontos modellt, fogadja el az alkalmazási feltételeket, és ellenőrizze a futási támogatást, mielőtt saját hosztolt szolgáltatást tervezne.
Fedezze fel →Infrastruktúra Stable Diffusion számára
A Stable Diffusion képgeneráló munkákhoz szolgál. Az SDXL Base, egy opcionális finomhangoló és további munkafolyamat összetevők külön memória- és tárolási igényekkel rendelkeznek. A felbontás és a kötegméret befolyásolja az egész pipeline-t.
Fedezze fel →Infrastruktúra FLUX számára
A FLUX kiadások architektúrában, inferencia kódban és modell licencelésben különböznek. Válassza ki a pontos kiadást és a támogatott munkafolyamatot, majd mérje meg a csúcsmemóriát a tervezett kép felbontásban és pontosságban.
Fedezze fel →Infrastruktúra Whisper számára
A Whisper egy nyílt forráskódú beszédfelismerő modellcsalád. Az önházigazott átirat letöltött modell súlyokat és helyi inferencia futtatási környezetet használ; ez különálló a hosztolt beszéd API-előfizetéstől.
Fedezze fel →Tartalom feldolgozása
Beágyazási infrastruktúra
Beágyazási csatornák kódolják a bemenetet vektorokká, és általában a modell végrehajtását egy külön index vagy adatbázis kombinálják.
Fedezze fel →Képalkotó infrastruktúra
A képalkotó memória a modelltől, felbontástól, kötegmérettől és következtetési folyamatoktól függ.
Fedezze fel →Beszéd AI infrastruktúra
Az átirat és a beszédszintézis külön késleltetést, kötegelést és audio-feldolgozási igényeket igényel.
Fedezze fel →