GLOBALATLAS AI · Hạ tầng AI
Hạ tầng AI
Thay đổi mô hình trong huấn luyện; suy luận thực thi mô hình. Phục vụ mô hình, bộ dữ liệu và API ứng dụng có yêu cầu tài nguyên riêng.
Chọn giai đoạn của vòng đời AI
Huấn luyện và thích nghi
Đào tạo AI
Huấn luyện lưu trữ hoạt động, gradient và trạng thái tối ưu cùng với trọng số mô hình. Tốc độ dữ liệu và điểm kiểm tra cũng quan trọng.
Khám phá →Tinh chỉnh
Tinh chỉnh thích nghi với mô hình đã huấn luyện sẵn. Tinh chỉnh đầy đủ và các phương pháp hiệu quả về tham số có yêu cầu bộ nhớ khác nhau.
Khám phá →Phục vụ một mô hình
Hosting LLM
Dịch vụ mô hình cần trọng số trong bộ nhớ, bộ đệm thời gian chạy, bộ đệm KV và điểm cuối ứng dụng.
Khám phá →Phân tích AI
Phân tích dự đoán thực thi một mô hình đã huấn luyện. Kích thước đầu vào, phân lô và độ dài ngữ cảnh xác định bộ nhớ làm việc cũng như trọng số mô hình.
Khám phá →Hạ tầng cho DeepSeek
DeepSeek-R1 và các mô hình chưng cất của nó là các tải công việc khác nhau. Các phiên bản chưng cất có từ 1.5B đến 70B tham số; mô hình đầy đủ cần một bài tập kích thước riêng.
Khám phá →Hạ tầng cho Llama
Llama là họ các mô hình. Llama 3.1 8B là ví dụ về mô hình 8 tỷ tham số, không phải cam kết về dung lượng cho mọi phiên bản Llama.
Khám phá →Hạ tầng cho Mistral
Mistral 7B và các phiên bản Mistral khác khác nhau về kích thước và kiến trúc. Chọn mô hình cụ thể trước khi xác định phần cứng.
Khám phá →Hạ tầng cho Qwen
Qwen bao gồm các mô hình văn bản, mã và đa phương thức. Bắt đầu với phiên bản mô hình chính xác, runtime phục vụ hỗ trợ, độ chính xác và ngân sách ngữ cảnh; các lựa chọn này xác định yêu cầu hạ tầng.
Khám phá →Hạ tầng cho Gemma
Gemma có nhiều kích thước và biến thể chuyên dụng theo nhiệm vụ. Chọn đúng mẫu card, chấp nhận điều khoản sử dụng phù hợp và xác minh hỗ trợ runtime trước khi lập kế hoạch dịch vụ tự lưu trữ.
Khám phá →Hạ tầng cho Stable Diffusion
Stable Diffusion phục vụ các tải trọng tạo hình ảnh. SDXL Base, bộ tinh chỉnh tùy chọn và các thành phần quy trình làm việc bổ sung có yêu cầu bộ nhớ và lưu trữ riêng. Độ phân giải và kích thước lô ảnh ảnh hưởng đến toàn bộ pipeline.
Khám phá →Hạ tầng cho FLUX
Phiên bản FLUX khác biệt về kiến trúc, mã suy luận và giấy phép mô hình. Chọn đúng phiên bản và quy trình làm việc hỗ trợ, sau đó đo đạc bộ nhớ đỉnh tại độ phân giải và độ chính xác dự định.
Khám phá →Hạ tầng cho Whisper
Whisper là họ mô hình nhận dạng giọng nói mã nguồn mở. Chuyển đổi tự lưu trữ sử dụng trọng số mô hình đã tải xuống và môi trường suy luận cục bộ; nó khác với đăng ký API nhận dạng giọng nói được lưu trữ.
Khám phá →Xử lý nội dung
Hạ tầng nhúng
Pipeline nhúng mã hóa đầu vào thành vector và thường kết hợp thực thi mô hình với một chỉ mục hoặc cơ sở dữ liệu riêng.
Khám phá →Hạ tầng tạo hình ảnh
Bộ nhớ tạo hình ảnh phụ thuộc vào mô hình, độ phân giải, kích thước lô và pipeline phân tích.
Khám phá →Hạ tầng AI Speech
Chuyển đổi và tổng hợp giọng nói có yêu cầu độ trễ, lô và xử lý âm thanh khác nhau.
Khám phá →