GLOBALATLAS AI · Інфраструктура штучного інтелекту
Інфраструктура AI
Зміни у тренуванні змінюють модель; інференс виконує її. Обслуговування моделі, набори даних та API додатків мають окремі вимоги до ресурсів.
Обрати стадію життєвого циклу AI
Навчання та адаптація
Навчання AI
Тренування зберігає активи, градієнти та стан оптимізатора крім ваг моделі. Пропускна здатність набору даних та контрольні точки також важливі.
Досліджуйте →Тонке налаштування
Тонке налаштування адаптує попередньо навчену модель. Повне тонке налаштування та методи з ефективністю параметрів мають різні вимоги до пам’яті.
Досліджуйте →Обслуговування моделі
Хостинг LLM
Модель сервісу потребує вагів у пам’яті, буферів виконання, кешу KV та кінцевої точки додатку.
Досліджуйте →Виведення AI
Виведення виконує натреновану модель. Розмір вхідних даних, пакетування та довжина контексту визначають робочу пам’ять та ваги моделі.
Досліджуйте →Інфраструктура для DeepSeek
DeepSeek-R1 та його дистильовані моделі — різні навантаження. Випуски з дистилятом мають від 1.5B до 70B параметрів; повна модель потребує окремого оцінювання розміру.
Досліджуйте →Інфраструктура для Llama
Llama — це сімейство моделей. Llama 3.1 8B — приклад моделі з 8 мільярдами параметрів, а не обіцянка ємності для кожного релізу Llama.
Досліджуйте →Інфраструктура для Mistral
Mistral 7B та інші релізи Mistral різняться за розміром та архітектурою. Оберіть конкретну модель перед визначенням апаратного забезпечення.
Досліджуйте →Інфраструктура для Qwen
Qwen включає сімейства моделей тексту, коду та мультимодальних моделей. Починайте з точної версії моделі, підтримуваного середовища обслуговування, точності та бюджету контексту; ці вибори визначають вимоги до інфраструктури.
Досліджуйте →Інфраструктура для Gemma
Gemma має кілька розмірів та варіантів для конкретних задач. Оберіть точну модель карти, прийміть умови її використання та перевірте підтримку під час планування самостійного сервісу.
Досліджуйте →Інфраструктура для Stable Diffusion
Stable Diffusion обслуговує навантаження з генерації зображень. SDXL Base, додатковий фінішер та компоненти робочого процесу мають окремі вимоги до пам’яті та зберігання. Роздільна здатність і розмір пакету впливають на весь процес.
Досліджуйте →Інфраструктура для FLUX
Випуски FLUX відрізняються архітектурою, кодом інференції та ліцензуванням моделей. Виберіть точний реліз та підтримуваний робочий процес, потім виміряйте пікову пам’ять при цільовій роздільній здатності зображення та точності.
Досліджуйте →Інфраструктура для Whisper
Whisper — це сімейство моделей розпізнавання мов з відкритим кодом. Самостійна транскрипція використовує завантажені ваги моделі та локальне середовище inference; вона відрізняється від підписки на API для мовлення.
Досліджуйте →Обробка контенту
Інфраструктура вбудовування
Пайплайни вбудовування кодують вхід у вектори та зазвичай поєднують виконання моделі з окремим індексом або базою даних.
Досліджуйте →Інфраструктура для генерації зображень
Пам’ять для генерації зображень залежить від моделі, роздільної здатності, розміру пакету та конвеєра виведення.
Досліджуйте →Інфраструктура Speech AI
Транскрипція та синтез мовлення мають різні затримки, пакування та вимоги до обробки аудіо.
Досліджуйте →