GLOBALATLAS AI · AI पायाभूत सुविधा
AI इन्फ्रास्ट्रक्चर
प्रशिक्षण मॉडेल बदलते; अनुमान त्याला चालवते. मॉडेल सेवा, डेटासेट्स आणि अनुप्रयोग API वेगळ्या संसाधन गरजा आहेत.
AI जीवनचक्राचा टप्पा निवडा
प्रशिक्षण आणि अनुकूलन करा
मॉडेल सेवा द्या
LLM होस्टिंग
मॉडेल सेवा स्मृतीमध्ये वजन, रनटाइम बफर्स, KV कॅश आणि अनुप्रयोग एंडपॉइंट आवश्यक आहे.
अन्वेषण करा →AI इनफरन्स
अनुमान एक प्रशिक्षित मॉडेल कार्यान्वित करते. इनपुट आकार, बॅचिंग आणि संदर्भ लांबी कार्य स्मृती आणि मॉडेल वजन निश्चित करतात.
अन्वेषण करा →DeepSeek साठी पायाभूत सुविधा
DeepSeek-R1 आणि त्याचे संक्षिप्त मॉडेल वेगवेगळ्या वर्कलोड आहेत. संक्षिप्त आवृत्त्या 1.5B ते 70B पॅरामीटर्सपर्यंत असतात; संपूर्ण मॉडेलसाठी वेगळ्या आकारणीची गरज आहे.
अन्वेषण करा →Llama साठी पायाभूत सुविधा
Llama ही मॉडेलची कुटुंब आहे. Llama 3.1 8B हे 8 अब्ज पॅरामीटर मॉडेलचे उदाहरण आहे, प्रत्येक Llama प्रकाशनासाठी क्षमता वचन नाही.
अन्वेषण करा →Mistral साठी पायाभूत सुविधा
Mistral 7B आणि इतर Mistral प्रकाशने आकार आणि आर्किटेक्चरमध्ये वेगळ्या आहेत. हार्डवेअर आकारमानापूर्वी विशिष्ट मॉडेल कार्ड निवडा.
अन्वेषण करा →Qwen साठी पायाभूत सुविधा
Qwen मध्ये मजकूर, कोड आणि मल्टीमोडल मॉडेल कुटुंबे समाविष्ट आहेत. अचूक मॉडेल रीलिझ, समर्थित सर्व्हिंग रनटाइम, प्रिसिजन आणि संदर्भ बजेटसह प्रारंभ करा; या निवडींमुळे इन्फ्रास्ट्रक्चर आवश्यकतांची निश्चिती होते.
अन्वेषण करा →Gemma साठी पायाभूत सुविधा
Gemma मध्ये अनेक आकार आणि कार्य-विशिष्ट व्हेरिएंट्स आहेत. अचूक मॉडेल कार्ड निवडा, त्याच्या लागू वापर अटी स्वीकारा आणि स्व-होस्टेड सेवा नियोजनापूर्वी रनटाइम समर्थन तपासा.
अन्वेषण करा →Stable Diffusion साठी इन्फ्रास्ट्रक्चर
Stable Diffusion प्रतिमा-निर्मिती कार्यभारांसाठी वापरले जाते. SDXL Base, एक ऐच्छिक रिफायनर आणि अतिरिक्त वर्कफ्लो घटकांसाठी स्वतंत्र मेमरी आणि स्टोरेज आवश्यकता असतात. रिझोल्यूशन आणि बॅच आकार संपूर्ण पाइपलाइनवर परिणाम करतात.
अन्वेषण करा →FLUX साठी पायाभूत सुविधा
FLUX प्रकाशन आर्किटेक्चर, अनुमान कोड आणि मॉडेल परवाना यामध्ये फरक असतो. अचूक प्रकाशन आणि समर्थित वर्कफ्लो निवडा, नंतर अपेक्षित प्रतिमा रिझोल्यूशन आणि अचूकतेवर पीक मेमरी मोजा.
अन्वेषण करा →Whisper साठी पायाभूत सुविधा
Whisper ही एक ओपन-सोर्स भाषण-ओळख मॉडेल कुटुंब आहे. स्व-होस्ट ट्रान्सक्रिप्शन डाउनलोड केलेल्या मॉडेल वजनांचा आणि स्थानिक अनुमान रनटाइमचा वापर करतो; हे होस्ट केलेल्या भाषण API सदस्यत्वापासून वेगळे आहे.
अन्वेषण करा →सामग्री प्रक्रिया करा
एंबेडिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर
एंबेडिंग पाइपलाइन इनपुटला व्हेक्टरमध्ये एन्कोड करतात आणि सामान्यतः मॉडेल कार्यान्वयनासह वेगळ्या निर्देशिका किंवा डेटाबेससह एकत्र करतात.
अन्वेषण करा →प्रतिमा निर्मिती पायाभूत सुविधा
प्रतिमा निर्मिती मेमरी मॉडेल, रिझोल्यूशन, बॅच आकार आणि अनुमान पाइपलाइनवर अवलंबून असते.
अन्वेषण करा →स्पीच AI पायाभूत सुविधा
ट्रान्सक्रिप्शन आणि भाषण संश्लेषण वेगवेगळ्या विलंबता, बॅचिंग आणि ऑडिओ-प्रक्रिया गरजा आहेत.
अन्वेषण करा →