Создание и обучение генеративных моделей искусственного интеллекта, а также прогнозирование и предоставление точных результатов требует значительного объема инфраструктуры💡

Для создания высококачественных синтетических текстов, изображений и других мультимедийных материалов, которые создают LLM, FM требуется большое количество данных.

🗣Начнем с того, что набор данных обычно содержит около миллиарда параметров, присутствующих в модели, на которой она обучалась. Чтобы обработать петабайты массивов данных, могут потребоваться сотни аппаратных ускорителей (которые встроены в специально созданные для ML кремниевые процессоры или GPU).

Если организации не могут быстро получить данные для моделей, как обрабатывают их GPU, то создание эффективной LLM становится неэффективным.

Хотите узнать об анонсах инстансов, хранилищ и сетей Amazon EC2, которые связаны с GenAI и понять как выбор инфраструктуры для рабочих нагрузок GenAI влияет на все - от стоимости, производительности до простоты использования?

🔗Читайте подробнее по ссылке

@cloudnativekz