GLOBALATLAS AI · AI infrastruktura
AI infrastruktura
Promene u obuci menjaju model; inferencija ga izvršava. Posluživanje modela, skupovi podataka i API-jevi aplikacija imaju odvojene zahteve za resursima.
Odaberite fazu AI životnog ciklusa
Obučavajte i prilagođavajte
AI obuka
Obuka čuva aktivacije, gradijente i stanje optimizatora pored težina modela. Propust skupova podataka i tačke prekida su takođe važni.
Istražite →Fino podešavanje
Fino podešavanje prilagođava prethodno obučeni model. Puno fino podešavanje i metode efikasne parametre imaju različite memorijske zahteve.
Istražite →Poslužite model
Hostovanje LLM-a
Model usluga zahteva težine u memoriji, bufere za izvršavanje, KV keš i krajnju tačku aplikacije.
Istražite →AI inferencija
Inferencija izvršava trenirani model. Veličina ulaza, serijacija i dužina konteksta određuju radnu memoriju i težine modela.
Istražite →Infrastruktura za DeepSeek
DeepSeek-R1 i njegovi destilovani modeli su različite radne opterećenja. Destilovane verzije obuhvataju od 1.5B do 70B parametara; puni model zahteva zasebnu procenu veličine.
Istražite →Infrastruktura za Llama
Llama je porodica modela. Llama 3.1 8B je primer modela sa 8 milijardi parametara, a ne garancija kapaciteta za svako izdanje Llama.
Istražite →Infrastruktura za Mistral
Mistral 7B i ostala izdanja Mistrala razlikuju se po veličini i arhitekturi. Izaberite specifični model pre veličine hardvera.
Istražite →Infrastruktura za Qwen
Qwen uključuje tekst, kod i multimodalne modele. Počnite sa tačnim izdanjem modela, podržanim runtime-om, preciznošću i budžetom za kontekst; ove opcije određuju infrastrukturne zahteve.
Istražite →Infrastruktura za Gemma
Gemma ima više veličina i varijanti specifične za zadatke. Izaberite tačan model kartice, prihvatite odgovarajuće uslove korišćenja i proverite podršku za vreme izvršavanja pre planiranja samostalnog servisa.
Istražite →Infrastruktura za Stable Diffusion
Stable Diffusion podržava radne opterećenja za generisanje slika. SDXL Base, opcioni refiner i dodatni radni tokovi imaju zasebne zahteve za memorijom i skladištem. Rezolucija i veličina grupe utiču na ceo lanac.
Istražite →Infrastruktura za FLUX
FLUX verzije razlikuju se u arhitekturi, kodu za inferencu i licenci modela. Izaberite tačno izdanje i podržani tok rada, zatim izmerite vršni memorijski zahtev pri željenoj rezoluciji slike i preciznosti.
Istražite →Infrastruktura za Whisper
Whisper je open-source porodica modela za prepoznavanje govora. Samostalna transkripcija koristi preuzete težine modela i lokalni inference runtime; ona je odvojena od pretplate na API za govor u oblaku.
Istražite →Procesuirajte sadržaj
Infrastruktura za ugradnju
Pipeline-ovi za ugradnju kodiraju ulaz u vektore i obično kombinuju izvršenje modela sa posebnim indeksom ili bazom podataka.
Istražite →Infrastruktura za generisanje slika
Memorija za generisanje slika zavisi od modela, rezolucije, veličine serije i inferencijskog pipelina.
Istražite →Infrastruktura za govor AI
Transkripcija i sinteza govora imaju različite zahteve za latencijom, grupisanjem i obradom zvuka.
Istražite →