GLOBALATLAS AI · AI infraštruktúra
Infrastruktúra AI
Zmeny tréningu upravujú model; inferencia ho vykonáva. Obsluha modelu, datasety a API aplikácií majú samostatné požiadavky na zdroje.
Vyberte fázu životného cyklu AI
Trénovať a prispôsobiť
Tréning AI
Tréning ukladať aktivácie, gradienty a stav optimalizátora okrem váh modelu. Priepustnosť datasety a kontrolné body sú tiež dôležité.
Preskúmať →Ladění
Ladění prispôsobuje predtrénovaný model. Kompletné ladění a metódy efektívne z hľadiska parametrov majú odlišné požiadavky na pamäť.
Preskúmať →Obsluhovať model
Hosting LLM
Model služby vyžaduje váhy v pamäti, vyrovnávacie pamäte počas behu, KV cache a koncový bod aplikácie.
Preskúmať →Inferencia AI
Inferencia vykonáva natrénovaný model. Veľkosť vstupu, dávkovanie a dĺžka kontextu určujú pracovnú pamäť aj váhy modelu.
Preskúmať →Infrastruktúra pre DeepSeek
DeepSeek-R1 a jeho destilované modely sú odlišné pracovné záťaže. Verzie destilácie majú od 1,5B do 70B parametrov; plný model vyžaduje samostatnú veľkostnú analýzu.
Preskúmať →Infrastruktúra pre Llama
Llama je rodina modelov. Llama 3.1 8B je príklad modelu s 8 miliardami parametrov, nie sľub kapacity pre každé vydanie Llama.
Preskúmať →Infrastruktúra pre Mistral
Mistral 7B a ďalšie vydania Mistral sa líšia veľkosťou a architektúrou. Vyberte si konkrétnu kartu modelu pred veľkosťou hardvéru.
Preskúmať →Infrastruktúra pre Qwen
Qwen zahŕňa modelové rodiny textu, kódu a multimodálne. Začnite s presným vydaním modelu, podporovaným runtime, presnosťou a rozpočtom kontextu; tieto voľby určujú požiadavky na infraštruktúru.
Preskúmať →Infrastruktúra pre Gemma
Gemma má viacero veľkostí a špecifických variantov. Vyberte presný model karty, akceptujte jeho podmienky používania a overte podporu runtime pred plánovaním vlastného hostovaného servisu.
Preskúmať →Infrastruktúra pre Stable Diffusion
Stable Diffusion obsluhuje pracovné zaťaženia na generovanie obrázkov. SDXL Base, voliteľný refinér a ďalšie komponenty pracovného toku majú samostatné požiadavky na pamäť a úložisko. Rozlíšenie a veľkosť dávky ovplyvňujú celý pipeline.
Preskúmať →Infrastruktúra pre FLUX
Vydania FLUX sa líšia v architektúre, inferenčnom kóde a licencovaní modelov. Vyberte presné vydanie a podporovaný pracovný tok, potom zmerajte maximálnu pamäť pri zamýšľanom rozlíšení obrázka a presnosti.
Preskúmať →Infrastruktúra pre Whisper
Whisper je open-source rodina modelov na rozpoznávanie reči. Samohostované prepisy používajú stiahnuté váhy modelu a lokálne inferenčné prostredie; je oddelené od predplatného API na rozpoznávanie reči.
Preskúmať →Spracovať obsah
Infrastruktúra vloženia
Pipeline vloženia kódu kóduje vstup do vektorov a zvyčajne kombinuje vykonávanie modelu s samostatným indexom alebo databázou.
Preskúmať →Infrastruktúra pre generovanie obrázkov
Pamäť pre generovanie obrázkov závisí od modelu, rozlíšenia, veľkosti dávky a inferenčného pipeline.
Preskúmať →Infrastruktúra Speech AI
Prepis a syntéza reči majú odlišné latencie, dávkovanie a požiadavky na spracovanie audia.
Preskúmať →