LLM इन्फ़रेंस, फ़ाइन-ट्यूनिंग, मल्टीमॉडल कार्यभार, कंप्यूटर विज़न और शोध के लिए डेटाबेस में निर्धारित मूल्य पर GPU किराये पर लें।
प्रबंधित मॉडल इंजीनियरिंग एक निश्चित-मूल्य मॉडल रूपांतरण परियोजना है। GPU होस्टिंग अलग इन्फ्रास्ट्रक्चर सेवा है।
FusionPointAI / मॉडल इंजीनियरिंग
सत्यापित मॉडल संस्करण चुनें और उन्हें अपनी भाषा, हार्डवेयर, रनटाइम वातावरण और डिलीवरी की ज़रूरतों के अनुसार अनुकूलित करें। ऑर्डर के लिए उपलब्ध हर कॉन्फ़िगरेशन की सटीक कीमत पहले दिखाई जाती है।
योग्य मॉडल संस्करण चुनें, भाषा और GPU विकल्प तय करें, फिर पैकेज डाउनलोड करने, प्रबंधित होस्टिंग लेने या दोनों का विकल्प चुनें। ऑर्डर से पहले सटीक कीमत दिखाई जाती है।
सत्यापित मॉडल परिवार चुनें, फिर संस्करण, चेकपॉइंट और क्वांटाइज़ेशन के आधार पर विकल्प सीमित करें।
वर्कलोड-विशिष्ट सुझाव निकालने से पहले वे GPU देखें जिन्हें कैलकुलेटर समझता है।
बड़े मॉडल, लंबे कॉन्टेक्स्ट, गहन फ़ाइन-ट्यूनिंग और अधिक मेमोरी वाले AI कार्यभार के लिए उपयुक्त।
प्रोडक्शन में LLM सर्विंग, 70B-क्लास क्वांटाइज़्ड इन्फ़रेंस और उच्च-बैंडविड्थ मल्टी-GPU ट्रेनिंग के लिए बना है।
एक ही सर्वर पर तेज़ इन्फ़रेंस, छोटे फ़ाइन-ट्यूनिंग कार्यों और Hopper तक किफ़ायती पहुँच के लिए उपयुक्त।
CUDA वर्कलोड, LoRA फ़ाइन-ट्यूनिंग, शोध और स्थिर प्रोडक्शन इन्फ़रेंस के लिए आज़माया हुआ।
मध्यम आकार के LLM, इमेज जेनरेशन, कंप्यूटर विज़न और लागत-संतुलित प्रोडक्शन इन्फ़रेंस के लिए उपयुक्त।
छोटे मॉडल के इन्फ़रेंस, एम्बेडिंग, पुनःक्रमांकन, विकास और लागत-संवेदनशील AI सेवाओं के लिए दक्ष।
हार्डवेयर चयन के लिए कैटलॉग और मॉडल आकार, कॉन्टेक्स्ट या बजट के लिए सुझाव इंजन उपयोग करें।
बड़े मॉडल, लंबे कॉन्टेक्स्ट, गहन फ़ाइन-ट्यूनिंग और अधिक मेमोरी वाले AI कार्यभार के लिए उपयुक्त।
कैलकुलेटर इन्वेंटरी फ़िल्टर करने से पहले मॉडल वेट, KV कैश, रनटाइम स्थान, कार्यभार लागत और उत्पादन मार्जिन का अनुमान लगाता है।
अनुमान और प्रशिक्षण का आकार अलग-अलग तय होता है। प्रशिक्षण में ऑप्टिमाइज़र स्थिति, ग्रेडिएंट या अडैप्टर, सक्रियण, कार्यक्षेत्र और टोपोलॉजी सीमाएँ शामिल हैं।
कम प्रिसीजन मॉडल वेट मेमोरी घटा सकता है, लेकिन क्वांटाइजेशन मेटाडेटा, रनटाइम स्थान और तकनीकी सीमाएँ लागू रहती हैं।
कोटेशन अनुरोध मॉडल स्नैपशॉट, कैलकुलेटर संस्करण, चुनी गई संरचना और मूल्य संस्करण से बंधे रहते हैं।
अनुमान में मॉडल वेट, KV कैश, रनटाइम स्थान, बैचिंग, कार्यभार लागत और सुरक्षा मार्जिन शामिल हैं।
हाँ। सूक्ष्म समायोजन और प्रशिक्षण में ग्रेडिएंट, ऑप्टिमाइज़र स्थिति, सक्रियण और टोपोलॉजी सीमाएँ शामिल हैं।
हाँ। पैरामीटर संख्या और आर्किटेक्चर दर्ज किए जा सकते हैं; कम विश्वसनीय अनुमान स्पष्ट रूप से चिह्नित होते हैं।
नहीं। अनुमान और मापे गए बेंचमार्क डेटा अलग-अलग चिह्नित होते हैं।
नहीं। अनुपलब्ध हार्डवेयर सूची में रह सकता है, लेकिन तत्काल उपलब्ध स्टॉक के रूप में नहीं दिखाया जाता।
लागत और बाजार समीक्षा के बाद स्वीकृत मूल्य दिखते हैं; अन्यथा कोटेशन का अनुरोध आवश्यक है।
