GPU

اكتشف كيفية اختيار منصة ذكاء اصطناعي كاملة الخدمات لنشر النماذج المفتوحة، دورة حياة نقاط النهاية، دعم GPU، التوسع، وتسليم العمليات.

قارن بين منصات الذكاء الاصطناعي كاملة المكدس لنشر النماذج مفتوحة المصدر عبر واجهات API، مثيلات GPU، نقاط النهاية، التخزين، المراقبة، وسير عمل الوكلاء.

تعرف على كيف تدعم Novita AI سير عمل LLM والعملاء المرنين من خلال الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات LLM، وصندوق التجارب للعوامل، وسحابة GPU، وسياسات التوجيه.

استخدم بطاقة الأداء القائمة على الملاءمة هذه لاختيار منصة استدلال النماذج حسب حالة الاستخدام، النماذج، زمن الاستجابة، التوسع، التكلفة، إمكانية المراقبة، وملكية التشغيل.

GLM-5.1 متاح على Novita AI كنص نموذج بدون خادم لسير عمل الوكيل الطويل السياق والبرمجة. يغطي هذا الدليل معرف النموذج والتسعير والحدود ونقاط النهاية وأول API

تساعد Novita AI الفرق على البناء باستخدام واجهات برمجة تطبيقات LLM المتوافقة مع OpenAI، وسير عمل Agent Sandbox، وموارد GPU Cloud في منصة واحدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

يدعم كل من Baseten و Novita AI استدلال LLM، لكنهما يناسب احتياجات مشترين مختلفة. يقارن هذا الدليل سير عمل النشر، نموذج التسعير، ضوابط الإنتاج، ومتى يكون كل منصة مناسبة.

يساعد ذاكرة التخزين المؤقت KV الخارجية من PegaFlow فرق تقديم vLLM في الحفاظ على ذاكرة التخزين المؤقت KV ومشاركتها عبر عمليات إعادة التشغيل والمثيلات وعقد RDMA.

احترف نشر النماذج من سلسلة Qwen 3.5 Medium: متطلبات VRAM وخيارات التكميم وإعداد GPU على Novita AI - ابدأ في دقائق

استكشف متطلبات نشر Qwen3.5-397B-A17B محليًا، بما في ذلك احتياجات VRAM وخيارات الإعداد للمطورين.

أتقن نشر نموذج PaddleOCR-VL-1.5 على قالب وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من Novita باستخدام دليلنا خطوة بخطوة الذي يغطي الإعدادات الأساسية.

استكشف متطلبات ذاكرة VRAM لنموذج MiniMax M2.5 وتعرف على إعدادات وحدات معالجة الرسوميات المتعددة المثلى لوكلاء البرمجة عالية الأداء.

تعرف على متطلبات ذاكرة الفيديو (VRAM) لنموذج GLM 5، وتعرّف على خيارات الأجهزة لنشر هذا النموذج المتقدم بشكل فعال.