比較GPU記憶體與架構,從RTX到資料中心加速器,並在一個控制台中檢查配置。
按CPU、記憶體與作業模型選擇虛擬機、專用伺服器與容器基礎設施。
探索目錄
規劃模型託管、推理、訓練與微調的基礎設施,明確考量記憶體與工作負載需求。
比較物件、區塊與檔案存儲、備份與快照,根據存取模式、耐用性需求與還原流程。
規劃公開 IP、私有網路、防火牆、DNS 與負載平衡,並搭配計算資源。
為開發者、AI 團隊、SaaS 應用和渲染提供工作負載指南,包括基礎設施選擇和大小調整問題。
了解每小时、每月和使用计费,比较 GPU 规格并在控制台中查看当前价格。
GLOBALATLAS AI · 機器學習基礎設施
分离数据准备、训练和服务;这些阶段需要不同的计算和存储配置文件。
用於驗證與預處理的CPU流程
训练主机与持久检查点
與訓練輸入隔離的評估資料集
在加入 GPU 容量前,先分析最慢階段。資料載入瓶頸可能使加速器閒置。
在框架支持加速時使用 GPU,準備階段使用 CPU,數據集和檢查點使用持久存儲。在選擇 VRAM 之前測量訓練批次。
从模型内存需求开始,然后选择主机资源和区域。硬件目录即使没有匹配的租赁报价也会持续提供。
運行獨立的作業系統,用於網頁應用、API 與背景服務。
将文件作为对象存储,使用键进行地址定位,适用于数据集、媒体和应用上传。
保持備份副本並使用備份保險庫來建立、列出和還原備份。
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