GLOBALATLAS AI · AI altyapısı
AI altyapısı
Eğitim, modeli değiştirir; çıkarım onu çalıştırır. Model hizmeti, veri setleri ve uygulama API'leri ayrı kaynak gereksinimlerine sahiptir.
Yapay Zeka yaşam döngüsünün bir aşamasını seçin
Eğit ve uyum sağla
AI eğitimi
Eğitim, aktivasyonlar, gradyanlar ve optimizasyon durumu ile birlikte model ağırlıklarını depolar. Veri seti verimliliği ve kontrol noktaları da önemlidir.
Keşfet →İnce ayar
İnce ayar, önceden eğitilmiş bir modeli uyarlamaktır. Tam ince ayar ve parametre verimli yöntemler farklı bellek gereksinimleri gerektirir.
Keşfet →Bir model hizmeti sunun
LLM barındırma
Bir model servisi, bellekte ağırlıklar, çalışma zamanı tamponları, KV önbelleği ve uygulama uç noktası gerektirir.
Keşfet →AI çıkarma
Çıkarım, eğitilmiş bir modeli çalıştırır. Giriş boyutu, toplama ve bağlam uzunluğu çalışma belleği ve model ağırlıklarını belirler.
Keşfet →DeepSeek için altyapı
DeepSeek-R1 ve damıtılmış modeller farklı iş yükleridir. Damıtılmış sürümler 1.5B ile 70B parametre arasında değişir; tam model ayrı boyutlandırma gerektirir.
Keşfet →Llama için altyapı
Llama, bir model ailesidir. Llama 3.1 8B, 8 milyar parametreli bir model örneğidir; her Llama sürümü için kapasite sözü değildir.
Keşfet →Mistral için altyapı
Mistral 7B ve diğer Mistral sürümleri boyut ve mimaride farklılık gösterir. Donanım boyutlandırmadan önce belirli bir model kartı seçin.
Keşfet →Qwen için altyapı
Qwen, metin, kod ve çok modlu model ailelerini içerir. Tam model sürümü, desteklenen servis çalışma zamanı, hassasiyet ve bağlam bütçesi ile başlayın; bu seçimler altyapı gereksinimlerini belirler.
Keşfet →Gemma için altyapı
Gemma, çeşitli boyutlar ve görev-specific varyantlar sunar. Tam model kartını seçin, geçerli kullanım şartlarını kabul edin ve kendi barındırma hizmetinizi planlamadan önce çalışma zamanı desteğini doğrulayın.
Keşfet →Stable Diffusion için altyapı
Stable Diffusion, görsel üretim iş yüklerine hizmet eder. SDXL Base, isteğe bağlı bir iyileştirici ve ek iş akışı bileşenlerinin ayrı bellek ve depolama gereksinimleri vardır. Çözünürlük ve toplu iş boyutu, tüm hattı etkiler.
Keşfet →FLUX için altyapı
FLUX sürümleri mimari, çıkarım kodu ve model lisanslamasında farklılık gösterir. Tam sürümü ve desteklenen iş akışını seçin, ardından hedef görüntü çözünürlüğü ve hassasiyetteki tepe bellek kullanımını ölçün.
Keşfet →Whisper için altyapı
Whisper, açık kaynaklı bir konuşma tanıma model ailesidir. Kendinden barındırılan transkripsiyon, indirilen model ağırlıkları ve yerel çıkarım çalışma zamanı kullanır; bu, barındırılan konuşma API aboneliğinden ayrıdır.
Keşfet →İçerik işle
Gömme altyapısı
Gömme hatları girişleri vektörlere kodlar ve genellikle model yürütmesiyle birlikte ayrı bir indeks veya veritabanı kullanır.
Keşfet →Görüntü üretim altyapısı
Görüntü üretim belleği, model, çözünürlük, toplu boyutu ve çıkarım hattına bağlıdır.
Keşfet →Konuşma AI altyapısı
Transkripsiyon ve konuşma sentezi, farklı gecikme, toplama ve ses işleme gereksinimlerine sahiptir.
Keşfet →