GLOBALATLAS AI · Infrastruktur AI
Infrastruktur AI
Perubahan latihan menukar model; inferens melaksanakan model tersebut. Penyajian model, dataset dan API aplikasi mempunyai keperluan sumber yang berasingan.
Pilih peringkat kitar hayat AI
Latih dan sesuaikan
Latihan AI
Latihan menyimpan aktivasi, gradien dan keadaan pengoptimum selain daripada berat model. Throughput dataset dan checkpoint juga penting.
Terokai →Penalaan halus
Penalaan halus menyesuaikan model pra-latih. Penalaan penuh dan kaedah cekap parameter mempunyai keperluan memori yang berbeza.
Terokai →Sediakan model
Hosting LLM
Perkhidmatan model memerlukan berat dalam memori, penampung masa berjalan, cache KV dan titik akhir aplikasi.
Terokai →Inferens AI
Inferens melaksanakan model yang dilatih. Saiz input, pengelasan dan panjang konteks menentukan memori kerja serta berat model.
Terokai →Infrastruktur untuk DeepSeek
DeepSeek-R1 dan model yang disulingkan adalah beban kerja yang berbeza. Pelepasan yang disulingkan merangkumi 1.5B hingga 70B parameter; model penuh memerlukan latihan saiz berasingan.
Terokai →Infrastruktur untuk Llama
Llama adalah keluarga model. Llama 3.1 8B adalah contoh model dengan 8 bilion parameter, bukan janji kapasiti untuk setiap keluaran Llama.
Terokai →Infrastruktur untuk Mistral
Mistral 7B dan keluaran Mistral lain berbeza dari segi saiz dan seni bina. Pilih kad model tertentu sebelum saiz perkakasan.
Terokai →Infrastruktur untuk Qwen
Qwen merangkumi keluarga model teks, kod dan multimodal. Mulakan dengan keluaran model yang tepat, runtime perkhidmatan yang disokong, ketepatan dan bajet konteks; pilihan ini menentukan keperluan infrastruktur.
Terokai →Infrastruktur untuk Gemma
Gemma mempunyai pelbagai saiz dan varian khusus tugas. Pilih kad model yang tepat, terima terma penggunaan yang berkaitan dan sahkan sokongan masa berjalan sebelum merancang perkhidmatan kendiri.
Terokai →Infrastruktur untuk Stable Diffusion
Stable Diffusion digunakan untuk beban kerja penjanaan imej. SDXL Base, pemurni pilihan dan komponen aliran kerja tambahan mempunyai keperluan memori dan storan yang berasingan. Resolusi dan saiz kelompok mempengaruhi keseluruhan saluran paip.
Terokai →Infrastruktur untuk FLUX
Keluaran FLUX berbeza dari segi seni bina, kod inferens dan lesen model. Pilih keluaran tepat dan aliran kerja yang disokong, kemudian ukur memori puncak pada resolusi dan ketepatan imej yang dimaksudkan.
Terokai →Infrastruktur untuk Whisper
Whisper adalah keluarga model pengenalan suara sumber terbuka. Transkripsi kendiri hos menggunakan berat model yang dimuat turun dan runtime inferensi tempatan; ia berasingan daripada langganan API ucapan yang dihoskan.
Terokai →Proses kandungan
Infrastruktur penyisipan
Saluran penyisipan mengekod input ke dalam vektor dan biasanya menggabungkan pelaksanaan model dengan indeks atau pangkalan data berasingan.
Terokai →Infrastruktur penjanaan imej
Memori penjanaan imej bergantung pada model, resolusi, saiz batch dan pipeline inferens.
Terokai →Infrastruktur AI Ucapan
Transkripsi dan sintesis ucapan mempunyai keperluan latensi, kumpulan dan pemprosesan audio yang berbeza.
Terokai →