유지율과 속도가 AI 모델과 비즈니스 인텔리전스에 미치는 영향
기업 AI가 심층적인 과거 데이터 보존과 고속 데이터 액세스의 결합에 의존하는 이유와 Pascari가 이 두 가지를 모두 제공하는 방법을 알아보세요. AI 모델과 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼은 모두 데이터에 의존하지만, 그 관계는 단순히 데이터를 보유하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다.
일체 포함
로컬 AI는 점점 나아지고 있지만, 메모리 문제는 해결되지 않고 있습니다.
더 작은 모델도 1년 전보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 하지만 더 큰 모델은 여전히 성능의 한계를 높일 수 있으며, 이러한 모델을 둘러싼 작업 부하는 단순히 매개변수 개수만으로 예상되는 것보다 더 많은 메모리를 필요로 합니다. 로컬 AI는 빠르게 발전하고 있습니다. 더 나은 학습,...
오픈 웨이트 방식이 AI를 민주화합니다: Pascari aiDAPTIV™는 AI 실행 능력을 민주화합니다
최근 업계에서 발표한 서한 "오픈 웨이트 모델과 미국의 AI 리더십"은 다운로드 가능한 학습된 AI 모델인 오픈 웨이트 모델이 경쟁력 있고 누구나 접근 가능한 AI 생태계에 필수적이라고 주장합니다. 이 서한은 설득력 있는 논거를 제시합니다....
대규모 모델 미세 조정의 숨겨진 비용: GPU 개수를 늘리는 것이 항상 해답은 아닌 이유
대규모 AI 모델을 미세 조정하는 과정에서 컴퓨팅 용량이 고갈되기 전에 GPU 메모리 부족 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 가중치, 옵티마이저 상태, 기울기, 활성화 값이 메모리 사용량을 유발하는 이유, GPU 추가가 비용이 많이 드는 해결책이 될 수 있는 이유, 그리고 그 해결책을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 설명합니다.
메모리가 가득 찼을 때 AI 성능이 저하되는 이유: KV 캐시, 컨텍스트 및 숨겨진 오류
KV 캐시 증가가 어떻게 AI 추론 성능을 조용히 저하시키는지, 그리고 최신 AI 워크로드 확장에 메모리 인식 인프라가 왜 필수적인지 알아보세요. AI 추론 성능은 GPU가 컴퓨팅 한계에 도달하기 훨씬 전에 KV 캐시 증가로 인해 저하되는 경우가 많습니다.
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