GLOBALATLAS AI · Infrastructură AI
Infrastructură AI
Modificările de antrenament modifică un model; inferența îl execută. Servirea modelului, seturile de date și API-urile aplicației au cerințe de resurse separate.
Selectează o etapă a ciclului de viață AI
Antrenează și adaptează
Antrenament AI
Antrenamentul stochează activări, grade și starea optimizer-ului pe lângă greutățile modelului. Debit de set de date și puncte de control sunt, de asemenea, importante.
Explorează →Fine-tuning
Fine-tuning-ul adaptează un model pre-antrenat. Fine-tuning-ul complet și metodele eficiente din punct de vedere al parametrilor au cerințe diferite de memorie.
Explorează →Servește un model
Găzduire LLM
Un serviciu de model necesită greutăți în memorie, buffer-e de rulare, un cache KV și un punct final de aplicație.
Explorează →Inferență AI
Inferența execută un model antrenat. Dimensiunea inputului, loturile și lungimea contextului determină memoria de lucru și greutățile modelului.
Explorează →Infrastructură pentru DeepSeek
DeepSeek-R1 și modelele sale distilate sunt sarcini de lucru diferite. Versiunile distilate variază de la 1.5B la 70B parametri; modelul complet necesită o evaluare separată a dimensiunii.
Explorează →Infrastructură pentru Llama
Llama este o familie de modele. Llama 3.1 8B este un exemplu de model cu 8 miliarde de parametri, nu o promisiune de capacitate pentru fiecare versiune Llama.
Explorează →Infrastructură pentru Mistral
Mistral 7B și alte versiuni Mistral diferă în dimensiune și arhitectură. Selectați o anumită versiune înainte de a dimensiona hardware-ul.
Explorează →Infrastructură pentru Qwen
Qwen include familii de modele de text, cod și multimodale. Începe cu o versiune exactă a modelului, runtime suportat, precizie și buget de context; aceste alegeri determină cerințele de infrastructură.
Explorează →Infrastructură pentru Gemma
Gemma are mai multe dimensiuni și variante specifice sarcinii. Alegeți modelul exact, acceptați termenii de utilizare și verificați suportul runtime înainte de a planifica un serviciu auto-găzduit.
Explorează →Infrastructură pentru Stable Diffusion
Stable Diffusion deservește sarcini de generare de imagini. SDXL Base, un refiner opțional și componente suplimentare ale fluxului de lucru au cerințe separate de memorie și stocare. Rezoluția și dimensiunea lotului influențează întregul flux.
Explorează →Infrastructură pentru FLUX
Versiunile FLUX diferă în arhitectură, cod de inferență și licențierea modelului. Selectează versiunea exactă și fluxul de lucru suportat, apoi măsoară memoria maximă la rezoluția și precizia dorite.
Explorează →Infrastructură pentru Whisper
Whisper este o familie de modele open-source pentru recunoașterea vorbirii. Transcrierea auto-găzduită folosește greutățile descărcate ale modelului și un runtime local de inferență; este separat de abonamentul API de vorbire găzduit.
Explorează →Procesează conținut
Infrastructură de embedding
Pipeline-urile de embedding encodează inputul în vectori și combină de obicei execuția modelului cu un index sau bază de date separat.
Explorează →Infrastructură pentru generare imagini
Memoria pentru generarea imaginilor depinde de model, rezoluție, dimensiunea lotului și pipeline-ul de inferență.
Explorează →Infrastructură AI pentru vorbire
Transcrierea și sinteza vocală au cerințe diferite de latență, lotizare și procesare audio.
Explorează →