GLOBALATLAS AI · AI-infrastruktur
AI-infrastruktur
Endringer i trening oppdaterer en modell; inferens kjører den. Modellservering, datasett og applikasjons-API-er har separate ressurskrav.
Velg en fase av AI-livssyklusen
Tren og tilpass
AI-trening
Trening lagrer aktiveringer, gradienter og optimaliseringsstatus i tillegg til modellvekter. Datasettgjennomstrømning og sjekkpunkter er også viktige.
Utforsk →Finjustering
Finjustering tilpasser en forhåndstrent modell. Full finjustering og parametereffektive metoder har ulike minnekrav.
Utforsk →Tjen en modell
LLM-hosting
En modellservice trenger vekter i minnet, kjøretidsbuffer, en KV-cache og en applikasjonsendepunkt.
Utforsk →AI-inferens
Inferens kjører en trent modell. Inndata-størrelse, batching og kontekstlengde bestemmer arbeidsminne og modellvekter.
Utforsk →Infrastruktur for DeepSeek
DeepSeek-R1 og dets destillerte modeller er ulike arbeidsbelastninger. Destillerte utgivelser spenner fra 1,5B til 70B parametere; den fullstendige modellen krever en separat størrelsesvurdering.
Utforsk →Infrastruktur for Llama
Llama er en familie av modeller. Llama 3.1 8B er et eksempel på en modell med 8 milliarder parametere, ikke en kapasitetsgaranti for hver Llama-utgivelse.
Utforsk →Infrastruktur for Mistral
Mistral 7B og andre Mistral-utgivelser varierer i størrelse og arkitektur. Velg en spesifikk modell før du størrelsesbestemmer maskinvare.
Utforsk →Infrastruktur for Qwen
Qwen inkluderer tekst-, kode- og multimodale modellfamilier. Start med en nøyaktig modellutgivelse, støttet serveringsruntime, presisjon og kontekstbudsjett; disse valgene bestemmer infrastrukturkravene.
Utforsk →Infrastruktur for Gemma
Gemma har flere størrelser og oppgavespesifikke varianter. Velg nøyaktig modellkort, aksepter gjeldende bruksbetingelser og verifiser kjøretidsstøtte før du planlegger en egen vertstjeneste.
Utforsk →Infrastruktur for Stable Diffusion
Stable Diffusion håndterer bildegenereringsarbeidsbelastninger. SDXL Base, en valgfri forfiner og ekstra arbeidsflytkomponenter har separate minne- og lagringskrav. Oppløsning og batchstørrelse påvirker hele pipelinen.
Utforsk →Infrastruktur for FLUX
FLUX-utgivelser varierer i arkitektur, inferenskode og modell-lisensiering. Velg den eksakte utgivelsen og støttet arbeidsflyt, og mål toppminne ved ønsket bildeløsning og presisjon.
Utforsk →Infrastruktur for Whisper
Whisper er en åpen kildekode for talegjenkjenningsfamilie. Selv-hostet transkripsjon bruker nedlastede modellvekter og en lokal inferensruntime; det er adskilt fra en hosted tale-API-abonnement.
Utforsk →Behandle innhold
Infrastruktur for innbaking
Innbakings-pipelines koder input til vektorer og kombinerer vanligvis modellkjøring med en separat indeks eller database.
Utforsk →Infrastruktur for bildegenerering
Minne for bildegenerering avhenger av modellen, oppløsning, batch-størrelse og inferenspipeline.
Utforsk →Tale-AI-infrastruktur
Transkripsjon og talesyntese har ulike latens-, batch- og lydbehandlingskrav.
Utforsk →