GLOBALATLAS AI · Infrastruktura za umetno inteligenco
Infrastruktura AI
Spremembe pri usposabljanju spremenijo model; inference ga izvaja. Strežba modelov, nabori podatkov in API-ji aplikacij imajo ločene zahteve po virih.
Izberite fazo življenjskega cikla AI
Usposabljanje in prilagajanje
Usposabljanje AI
Usposabljanje shranjuje aktivacije, gradientne in stanje optimizatorja poleg teže modela. Pretok podatkov naborov in točke preverjanja sta prav tako pomembna.
Raziskuj →Natančno prilagajanje
Natančno prilagajanje prilagodi vnaprej usposobljen model. Polno natančno prilagajanje in metode z učinkovitostjo parametrov imajo različne zahteve po pomnilniku.
Raziskuj →Strežnik modela
Gostovanje LLM
Model storitve potrebuje uteži v pomnilniku, časovne predpomnilnike in predpomnilnik KV ter končno točko aplikacije.
Raziskuj →Inference AI
Inferenca izvaja usposobljen model. Velikost vhodnih podatkov, serije in dolžina konteksta določajo delovno pomnilnik ter teže modela.
Raziskuj →Infrastruktura za DeepSeek
DeepSeek-R1 in njegovi destilirani modeli so različne obremenitve. Destilirane izdaje obsegajo od 1,5B do 70B parametrov; celoten model zahteva ločeno oceno velikosti.
Raziskuj →Infrastruktura za Llama
Llama je družina modelov. Llama 3.1 8B je primer modela z 8 milijardami parametrov, ne pa obljuba kapacitet za vsako izdajo Llama.
Raziskuj →Infrastruktura za Mistral
Mistral 7B in druge izdaje Mistral se razlikujejo po velikosti in arhitekturi. Pred velikostjo strojne opreme izberite specifično kartico modela.
Raziskuj →Infrastruktura za Qwen
Qwen vključuje modele za besedilo, kodo in multimodalne modele. Začnite z natančno izdajo modela, podprtim okoljem za strežbo, natančnostjo in proračunom za kontekst; te izbire določajo infrastrukturne zahteve.
Raziskuj →Infrastruktura za Gemma
Gemma ima več velikosti in specifičnih različic za naloge. Izberite natančen model kartice, sprejmite njegove veljavne pogoje uporabe in preverite podporo za izvajanje pred načrtovanjem samostojne storitve.
Raziskuj →Infrastruktura za Stable Diffusion
Stable Diffusion streže naloge za generiranje slik. SDXL Base, opcijski refinira in dodatne komponente delovnega toka imajo ločene zahteve po pomnilniku in shranjevanju. Ločljivost in velikost serije vplivata na celoten potek.
Raziskuj →Infrastruktura za FLUX
FLUX izdaje se razlikujejo po arhitekturi, kodi inference in licenciranju modelov. Izberite natančno izdajo in podprto delovno pot, nato izmerite vrhunski pomnilnik pri želeni ločljivosti slike in natančnosti.
Raziskuj →Infrastruktura za Whisper
Whisper je odprtokodni model za prepoznavanje govora. Samostojna transkripcija uporablja prenesene uteži modela in lokalno okolje za inference; ni povezana z naročilom API za govor.
Raziskuj →Obdelava vsebine
Vgrajevalna infrastruktura
Vgrajevalni postopki kodirajo vhod v vektorje in običajno združujejo izvajanje modela z ločenim indeksom ali bazo podatkov.
Raziskuj →Infrastruktura za generiranje slik
Pomnilnik za generiranje slik je odvisen od modela, ločljivosti, velikosti serije in inferenčnega poteka.
Raziskuj →Infrastruktura za govor AI
Prepisovanje in sinteza govora imata različne zakasnitve, serije in zahteve po obdelavi zvoka.
Raziskuj →