GLOBALATLAS AI · Infrastruktura AI
Infrastruktura AI
Zmiany w szkoleniu modyfikują model; inferencja go wykonuje. Serwowanie modelu, zestawy danych i API aplikacji mają oddzielne wymagania zasobów.
Wybierz etap cyklu życia AI
Trenuj i dostosuj
Szkolenie AI
Szkolenie przechowuje aktywacje, gradienty i stan optymalizatora oprócz wag modelu. Przepustowość zestawów danych i punkty kontrolne również mają znaczenie.
Eksploruj →Dopasowanie
Dopasowanie dostosowuje model do specyfiki. Pełne dopasowanie i metody oszczędzające parametry mają różne wymagania pamięci.
Eksploruj →Obsłuż model
Hosting LLM
Serwis modelu wymaga pamięci na wagi, bufory wykonawcze, pamięć podręczną KV i punkt końcowy aplikacji.
Eksploruj →Inferencja AI
Wnioskowanie uruchamia wytrenowany model. Rozmiar wejścia, batching i długość kontekstu określają pamięć roboczą oraz wagi modelu.
Eksploruj →Infrastruktura dla DeepSeek
DeepSeek-R1 i jego destylowane modele to różne obciążenia. Wydania destylowane obejmują od 1,5 mld do 70 mld parametrów; pełny model wymaga osobnego oszacowania rozmiaru.
Eksploruj →Infrastruktura dla Llama
Llama to rodzina modeli. Llama 3.1 8B to przykład modelu z 8 miliardami parametrów, nie gwarancja pojemności dla każdej wersji Llama.
Eksploruj →Infrastruktura dla Mistral
Mistral 7B i inne wersje Mistral różnią się rozmiarem i architekturą. Wybierz konkretną kartę modelu przed rozmiarem sprzętu.
Eksploruj →Infrastruktura dla Qwen
Qwen obejmuje rodziny modeli tekstowych, kodowych i multimodalnych. Zacznij od dokładnej wersji modelu, obsługiwanego środowiska serwowania, precyzji i budżetu kontekstowego; te wybory określają wymagania infrastrukturalne.
Eksploruj →Infrastruktura dla Gemma
Gemma ma różne rozmiary i wersje specjalistyczne. Wybierz dokładny model karty, zaakceptuj warunki użytkowania i sprawdź wsparcie runtime przed planowaniem własnej usługi.
Eksploruj →Infrastruktura dla Stable Diffusion
Stable Diffusion obsługuje obciążenia generowania obrazów. SDXL Base, opcjonalny refiner i dodatkowe komponenty workflow mają osobne wymagania pamięci i storage. Rozdzielczość i rozmiar partii wpływają na cały pipeline.
Eksploruj →Infrastruktura dla FLUX
Wydania FLUX różnią się architekturą, kodem inferencji i licencją modeli. Wybierz dokładne wydanie i obsługiwaną ścieżkę pracy, a następnie zmierz szczytową pamięć przy zamierzonym rozdzielczości obrazu i precyzji.
Eksploruj →Infrastruktura dla Whisper
Whisper to rodzina otwartoźródłowych modeli rozpoznawania mowy. Transkrypcja własna korzysta z pobranych wag modelu i lokalnego środowiska inferencyjnego; jest oddzielna od subskrypcji API rozpoznawania mowy w chmurze.
Eksploruj →Przetwarzaj zawartość
Infrastruktura osadzeń
Pipeline'y osadzeń kodują wejście w wektory i zwykle łączą wykonanie modelu z osobnym indeksem lub bazą danych.
Eksploruj →Infrastruktura generowania obrazów
Pamięć generowania obrazów zależy od modelu, rozdzielczości, rozmiaru partii i pipeline'u wnioskowania.
Eksploruj →Infrastruktura Speech AI
Transkrypcja i synteza mowy mają różne opóźnienia, batching i wymagania dotyczące przetwarzania audio.
Eksploruj →