GLOBALATLAS AI · Инфраструктура для AI
Инфраструктура для AI
Обучение изменяет модель, инференс выполняет её. Сервер модели, датасеты и API приложения имеют разные требования к ресурсам.
Выберите этап работы с AI
Обучать и адаптировать
Обучение AI
Обучение хранит активации, градиенты и состояние оптимизатора помимо весов. Важны также чтение датасета и контрольные точки.
Подробнее →Дообучение моделей
Дообучение адаптирует предобученную модель. Полное дообучение и методы с ограниченным числом параметров требуют разной памяти.
Подробнее →Запустить модель
Размещение LLM
Сервису модели нужны веса в памяти, рабочие буферы, KV-кеш и API приложения.
Подробнее →AI-инференс
Инференс выполняет обученную модель. Размер входа, пакетирование и длина контекста определяют рабочую память наряду с весами.
Подробнее →Инфраструктура для DeepSeek
DeepSeek-R1 и дистиллированные модели — разные задачи. У дистиллированных версий от 1.5B до 70B параметров; полная модель требует отдельного расчёта.
Подробнее →Инфраструктура для Llama
Llama — семейство моделей. Llama 3.1 8B — пример модели с 8 миллиардами параметров, а не ориентир мощности для всех релизов Llama.
Подробнее →Инфраструктура для Mistral
Mistral 7B и другие релизы различаются размером и архитектурой. Выберите конкретную карточку модели перед расчётом оборудования.
Подробнее →Инфраструктура для Qwen
Qwen включает текстовые, программные и мультимодальные семейства. Выберите точный релиз, поддерживаемую среду обслуживания, точность и длину контекста — от них зависят требования к инфраструктуре.
Подробнее →Инфраструктура для Gemma
У Gemma несколько размеров и специализированных вариантов. Выберите точную карточку модели, учтите её условия использования и проверьте поддержку среды перед планированием собственного сервиса.
Подробнее →Инфраструктура для Stable Diffusion
Stable Diffusion используется для генерации изображений. SDXL Base, дополнительный refiner и другие компоненты процесса имеют отдельные требования к памяти и диску. Разрешение и размер пакета влияют на весь конвейер.
Подробнее →Инфраструктура для FLUX
Релизы FLUX различаются архитектурой, кодом инференса и лицензией модели. Выберите точный релиз и поддерживаемый процесс, затем измерьте пик памяти при нужном разрешении и точности.
Подробнее →Инфраструктура для Whisper
Whisper — семейство открытых моделей распознавания речи. Собственный сервис использует загруженные веса и локальную среду инференса; это отдельный вариант от подписки на внешний API речи.
Подробнее →Обрабатывать контент
Инфраструктура для эмбеддингов
Конвейер эмбеддингов преобразует вход в векторы и обычно сочетает модель с отдельным индексом или базой данных.
Подробнее →Инфраструктура для генерации изображений
Память для генерации изображений зависит от модели, разрешения, batch size и конвейера инференса.
Подробнее →Инфраструктура для речевого AI
Распознавание и синтез речи различаются требованиями к задержке, пакетированию и обработке аудио.
Подробнее →