比较GPU内存和架构,从RTX到数据中心加速器,然后在一个控制台中检查配置。
按CPU、内存和操作模型选择虚拟机、专用服务器和容器基础设施。
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规划模型托管、推理、训练和微调的基础设施,明确内存和工作负载需求。
按访问模式、耐久性需求和恢复流程比较对象存储、块存储、文件存储、备份和快照。
规划公共IP、私有网络、防火墙、DNS和负载均衡,以及计算资源。
开发者、AI 团队、SaaS 应用和渲染的工作负载指南,包括基础设施选择和尺寸问题。
了解每小时、每月和使用计费,比较GPU规格并在控制台查看当前价格。
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将实验与面向客户的推理分离,以免模型变更影响应用。
实验项目:数据集和训练运行
应用项目:API和推理
共享版本化工件和支出限制
从可衡量的试点开始。在质量和负载测试后推广模型,确保回滚工件可用。
模型用 GPU,API 用 CPU,数据集存储和备份用对象存储。建议从小型工作负载开始。
从模型内存需求开始,然后选择主机资源和地区。硬件目录在没有匹配租赁时仍然可用。
为Web应用、API和后台服务运行隔离的操作系统。
将文件作为对象存储,使用键索引,适用于数据集、媒体和应用上传。
保持恢复副本并使用备份保管库创建、列出和还原备份。
经您同意,Yandex Metrica 会测量公共页面的访问和交互。表单输入会隐藏,您的控制台不会被记录。 了解更多