GLOBALATLAS AI · AI ենթակառուցվածք
AI ինֆրակառուցվածք
Ուսուցումը փոփոխում է մոդելը; ենթադրությունը կիրառում է այն։ Մոդելի սպասարկումը, տվյալների հավաքածուները և API-ները ունեն առանձին ռեսուրսային պահանջներ։
Ընտրել AI կյանքի ցիկլի փուլը
Ուսուցանել և հարմարեցնել
Սպասարկել մոդել
LLM հոստինգ
Մոդելային ծառայությունը պահանջում է քաշեր հիշողության մեջ, ռնգեղջյուրների բուֆերներ, KV կեշ և հավելվածի վերջնակետ։
Ուսումնասիրել։ →AI կանխատեսում
Կանխատեսումը կիրառում է ուսուցված մոդելը։ Մուտքային չափը, խմբավորումը և կոնտեքստի երկարությունը որոշում են աշխատանքային հիշողությունը և մոդելի քաշերը։
Ուսումնասիրել։ →DeepSeek-ի համար ենթակառուցվածք
DeepSeek-R1 և դրա մանրացված մոդելները տարբեր բեռներ են։ Մանրացված թողարկումները ունեն 1.5B-ից 70B պարամետրեր; ամբողջ մոդելը պահանջում է առանձին չափման վարժություն։
Ուսումնասիրել։ →Llama-ի համար ենթակառուցվածք
Llama մոդելների ընտանիք է։ Llama 3.1 8B-ը օրինակ է՝ 8 միլիարդ պարամետրային մոդել, ոչ՝ յուրաքանչյուր Llama թողարկման համար։
Ուսումնասիրել։ →Mistral-ի համար ենթակառուցվածք
Mistral 7B և այլ Mistral թողարկումները տարբեր չափերով և архитектուրայով են։ Նախքան սարքավորումների չափաբաժինը որոշելը, ընտրեք կոնկրետ մոդելի քարտը։
Ուսումնասիրել։ →Qwen-ի համար ենթակառուցվածք
Qwen-ը ներառում է տեքստային, կոդային և բազմամոդալ մոդելների ընտանիքներ։ Սկսեք ճշգրիտ մոդելի թողարկումից, աջակցվող սպասարկման ռունթայմից, ճշգրտությունից և կոնտեքստային բյուջեից; այս ընտրությունները որոշում են ինֆրաստրուկտուրայի պահանջները։
Ուսումնասիրել։ →Gemma-ի համար ենթակառուցվածք
Gemma-ն ունի տարբեր չափսեր և հատուկ առաջադրանքների տարբերակներ։ Ընտրեք ճշգրիտ մոդելային քարտը, ընդունեք դրա կիրառման պայմանները և ստուգեք ռնտայնի աջակցությունը՝ ինքնահյուրընկալ ծառայություն պլանավորելուց առաջ։
Ուսումնասիրել։ →Stable Diffusion-ի համար ենթակառուցվածք
Stable Diffusion-ը ծառայում է պատկերների սերնդի բեռներին։ SDXL Base-ը, որպես ընտրանքային վերանորոգող և լրացուցիչ աշխատանքային բաղադրիչներ, ունեն առանձին հիշողության և պահեստավորման պահանջներ։ Լուծարանը և խմբաքանակի չափը ազդում են ամբողջ շղթայի վրա։
Ուսումնասիրել։ →FLUX-ի համար ենթակառուցվածք
FLUX թողարկումները տարբերվում են ճարտարապետությամբ, կանխատեսման կոդով և մոդելի լիցենզավորմամբ։ Ընտրեք ճշգրիտ թողարկումը և աջակցվող աշխատանքային հոսքը, ապա չափեք առավելագույն հիշողությունը նախատեսված պատկերների լուծաչափում և ճշգրտության մեջ։
Ուսումնասիրել։ →Whisper-ի համար ենթակառուցվածք
Whisper-ը բաց աղբյուրի խոսքի ճանաչման մոդելների ընտանիք է: Սելֆհոստինգով տրանսկրիպցիան օգտագործում է ներբեռնված մոդելի քաշքշուկներ և տեղական ինֆերենս ռնտայմ; այն առանձին է հոստավորված խոսքի API բաժանորդագրությունից:
Ուսումնասիրել։ →Բովանդակության մշակում
Ներմուծման ենթակառուցվածք։
Ներմուծման գծագրեր, որոնք կոդավորում են մուտքային տվյալները և սովորաբար համատեղում մոդելի գործարկումը առանձին ինդեքսի կամ տվյալների բազայի հետ։
Ուսումնասիրել։ →Պատկերների ստեղծման ենթակառուցվածք
Պատկերների ստեղծման հիշողությունը կախված է մոդելից, լուծաչափից, խմբաքանակից և կանխատեսման պիպլայնից։
Ուսումնասիրել։ →Խոսքի AI ենթակառուցվածք
Տեքստափոխություն և խոսքի սինթեզ՝ տարբեր լատենտության, խմբաքանակի և աուդիո մշակման պահանջներով։
Ուսումնասիրել։ →