Hangi ihtiyaçlar için değerlendirilebilir?
- LLM ve yapay zekâ çıkarım iş yükleri
- GPU ihtiyacını gerçek uygulamayla değerlendirme
- Model ile uygulama arasındaki bağlantıyı planlama
Model ve iş yükü bilgileri
Kullanılacak model, sürümü, veri hassasiyeti, beklenen eşzamanlı istek ve hedeflenen yanıt süresi paylaşılmalıdır. Model belleği kadar giriş uzunluğu ve çalışma biçimi de kaynak ihtiyacını etkiler. Örnek bir test, bütün üretim yüklerinde aynı sonucu garanti etmez; temsil edici kullanımın belirlenmesi gerekir.
Uygulama ve veri akışı
Modelin uygulamaya hangi erişim yöntemiyle bağlanacağı, kimlik doğrulama ve hata durumları incelenir. İsteklerin, çıktıların ve varsa kayıtların nerede tutulacağı açıklanmalıdır. Kişisel veya gizli veri kullanılacaksa erişim, saklama ve aktarım koşulları ayrıca değerlendirilir. Genel talep formunda müşteri verisi veya model erişim anahtarı paylaşmayın.
GPU ve operasyon kapsamı
GPU belleği, işlem kaynağı, depolama, ağ ve yönetim ihtiyaçları aynı kapsamda konuşulur. Test ve kabul kriterleriyle destek sorumluluğu teklif üzerinde netleştirilir. Güncel ürün ve kullanım seçenekleri LLMPods’un resmi sitesinde incelenebilir. Disket’in GPU sunucu rehberi, teknik kararları karşılaştırmak için ek bir başlangıç noktasıdır.
İlgili Disket hizmetleri
Mevcut sisteminizi ve hedefinizi paylaşın
İhtiyacınıza göre ürün, entegrasyon veya altyapı kapsamını birlikte değerlendirebiliriz. Kesin hizmet ve ücret koşulları ilgili ürün bilgisi ve teklif sürecinde belirlenir.
Güncelleme: