GLOBALATLAS AI · AI infrastruktūra
AI infrastruktūra
Apmācība maina modeli; inferenču to izpilda. Modeļa apkalpošana, datu kopas un lietojumprogrammu API ir ar atsevišķām resursu prasībām.
Izvēlieties AI dzīves cikla posmu
Apmācīt un pielāgot
AI apmācība
Apmācība glabā aktivācijas, gradientus un optimizatora stāvokli papildus modeļa svariem. Datu kopas caurlaidspēja un punktu punkti arī ir svarīgi.
Izpētīt →Sīka pielāgošana
Sīka pielāgošana pielāgo iepriekš apmācītu modeli. Pilna sīka pielāgošana un parametru efektīvas metodes prasa dažādas atmiņas prasības.
Izpētīt →Pakalpot modeli
LLM mitināšana
Modeļa pakalpojumam nepieciešama atmiņa svariem, izpildlaika buferiem, KV kešatmiņai un lietojumprogrammas galapunktam.
Izpētīt →AI inferenču
Inferenču izpilda apmācītu modeli. Ievades lielums, partijas un konteksta garums nosaka darba atmiņu un modeļa svaru.
Izpētīt →Infrastruktūra DeepSeek
DeepSeek-R1 un tā destilētie modeļi ir dažādi darba slodzi veidi. Destilētie izlaidumi ir no 1.5B līdz 70B parametriem; pilns modelis prasa atsevišķu izmēru izvēli.
Izpētīt →Infrastruktūra Llama
Llama ir modeļu ģimene. Llama 3.1 8B ir piemērs 8 miljardu parametru modelim, nevis kapacitātes solījums katrai Llama versijai.
Izpētīt →Infrastruktūra Mistral
Mistral 7B un citas Mistral versijas atšķiras izmērā un arhitektūrā. Pirms aparatūras izmēra izvēles izvēlieties konkrētu modeļa karti.
Izpētīt →Infrastruktūra Qwen
Qwen ietver teksta, koda un multimodālo modeļu ģimenes. Sāciet ar precīzu modeļa izlaišanu, atbalstītu pakalpojuma vidi, precizitāti un konteksta budžetu; šie izvēles nosaka infrastruktūras prasības.
Izpētīt →Infrastruktūra Gemma
Gemma ir ar vairākām izmēru un uzdevumu specifiskām versijām. Izvēlieties precīzu modeli, pieņemiet tā piemērojamās lietošanas noteikumus un pārbaudiet darbības atbalstu pirms pašizvietotas pakalpojuma plānošanas.
Izpētīt →Infrastruktūra Stable Diffusion
Stable Diffusion tiek izmantots attēlu ģenerēšanas darba slodzēm. SDXL Base, izvēles refiners un papildu darbplūsmas komponentes prasa atsevišķas atmiņas un krātuves prasības. Izšķirtspēja un partijas lielums ietekmē visu cauruļplūsmu.
Izpētīt →Infrastruktūra FLUX
FLUX izlaidumi atšķiras arhitektūrā, inferenču kodā un modeļa licences nosacījumos. Izvēlieties precīzu izlaidumu un atbalstīto darba plūsmu, pēc tam mēriet maksimālo atmiņu paredzētajā attēla izšķirtspējā un precizitātē.
Izpētīt →Infrastruktūra Whisper
Whisper ir atvērtā koda runas atpazīšanas modeļu ģimene. Pašuzņēmējs transkripcijā izmanto lejupielādētus modeļa svarus un vietējo inferenču vidi; tas ir atšķirīgs no hostētas runas API abonementa.
Izpētīt →Apstrādāt saturu
Iegultās infrastruktūras
Iegultās caurules kodē ievadi vektoriem un parasti apvieno modeļa izpildi ar atsevišķu indeksu vai datu bāzi.
Izpētīt →Attēlu ģenerēšanas infrastruktūra
Attēlu ģenerēšanas atmiņa ir atkarīga no modeļa, izšķirtspējas, partijas lieluma un inferenču caurplūduma.
Izpētīt →Runas AI infrastruktūra
Transkripcija un runas sintēze ir ar dažādām latentuma, partiju un audio apstrādes prasībām.
Izpētīt →