GLOBALATLAS AI · Infrastruktura AI
Infrastruktura e AI
Ndryshimet në trajnimin e një modeli; inferenca e ekzekuton atë. Shërbimi i modeleve, grupet e të dhënave dhe API-të e aplikacionit kanë kërkesa të veçanta për burimet.
Zgjidhni një fazë të ciklit të jetës së AI
Trajno dhe përshtatje
Trajnimi i AI
Trajnimi ruan aktivizimet, gradientët dhe gjendjen e optimizuesit përveç peshave të modelit. Përdorimi i të dhënave dhe piketat gjithashtu janë të rëndësishme.
Eksploro →Rregullimi i hollësishëm
Rregullimi i hollësishëm përshtatet një model të trajnuar paraprakisht. Rregullimi i plotë dhe metodat efikase të parametrave kanë kërkesa të ndryshme për memories.
Eksploro →Shërbeje një model
Hosting i LLM
Një shërbim modelesh ka nevojë për peshat në kujtesë, bufferë runtime, cache KV dhe një endpoint aplikacioni.
Eksploro →Inferenca e AI
Inferenca ekzekuton një model të trajnuar. Madhësia e hyrjes, grupimi dhe gjatësia e kontekstit përcaktojnë kujtesën e punës si dhe peshat e modelit.
Eksploro →Infrastruktura për DeepSeek
DeepSeek-R1 dhe modelet e tij të distiluara janë punë të ndryshme. Lëshimet e distiluara shtrihen nga 1.5B deri në 70B parametra; modeli i plotë kërkon një vlerësim të veçantë të madhësisë.
Eksploro →Infrastruktura për Llama
Llama është një familje modelet. Llama 3.1 8B është një shembull i një modeli me 8 miliard parametra, jo një premtim kapaciteti për çdo version Llama.
Eksploro →Infrastruktura për Mistral
Mistral 7B dhe versionet e tjera të Mistral ndryshojnë në madhësi dhe arkitekturë. Zgjidhni një kartë modeli të veçantë para madhësisë së harduerit.
Eksploro →Infrastruktura për Qwen
Qwen përfshin familjet e modeleve të tekstit, kodit dhe multimodal. Filloni me një version të saktë të modelit, kohëzgjatjen e shërbimit të mbështetur, precizionin dhe buxhetin e kontekstit; këto zgjedhje përcaktojnë kërkesat e infrastrukturës.
Eksploro →Infrastruktura për Gemma
Gemma ka shumë madhësi dhe variante të veçanta për detyra. Zgjidhni kartën e saktë të modelit, pranoni kushtet e përdorimit të saj dhe verifikoni mbështetjen e kohës së ekzekutimit para planifikimit të një shërbimi të vetë-hostuar.
Eksploro →Infrastruktura për Stable Diffusion
Stable Diffusion shërben punë të gjenerimit të imazheve. SDXL Base, një përmirësues opsional dhe komponentë shtesë të rrjedhës së punës kanë kërkesa të veçanta për memorien dhe ruajtjen. Rezolucioni dhe madhësia e grumbullit ndikojnë në të gjithë zinxhirin.
Eksploro →Infrastruktura për FLUX
Lëshimet FLUX ndryshojnë në arkitekturë, kodin e inferencës dhe licencimin e modeleve. Zgjidhni lëshimin e saktë dhe rrugën e punës së mbështetur, pastaj matni majën e memories në rezolucionin dhe precizionin e imazhit të planifikuar.
Eksploro →Infrastruktura për Whisper
Whisper është familja e modeleve të njohjes së folurit me burim të hapur. Transkriptimi i vetë-hostuar përdor peshat e shkarkuara të modelit dhe një runtime inferencë lokale; është i veçantë nga një abonim API foljeje i hostuar.
Eksploro →Përpunoni përmbajtjen
Infrastrukturë e integrimit
Rrjetet e integrimit kodojnë hyrjen në vektora dhe zakonisht kombinojnë ekzekutimin e modelit me një indeks ose bazë të dhënash të veçantë.
Eksploro →Infrastruktura e gjenerimit të imazhit
Memorja e gjenerimit të imazhit varet nga modeli, rezolucioni, madhësia e grupit dhe rrjedha e inferencës.
Eksploro →Infrastruktura e AI për Fjalën e Ngritur
Transkriptimi dhe sintetizimi i zërit kanë kërkesa të ndryshme për vonesë, grumbullim dhe përpunimin e zërit.
Eksploro →