Modelo y datos
Elige el modelo, prepara los datos y define el contexto y la respuesta que necesita tu aplicación.
LA TOKEN FACTORY DE TENSORBAY
La infraestructura detrás de los tokens de IA.
Desde el entrenamiento de modelos hasta la inferencia en producción, TensorBay AIFactory reúne sistemas GPU, redes, almacenamiento, energía, refrigeración y operaciones para planificar la generación y el uso de tokens de IA.
DEL MODELO A PRODUCCIÓN
Los tokens empiezan con infraestructura.
Los tokens de IA se generan cuando un modelo procesa una entrada y produce una respuesta. Cada carga depende de un sistema conectado, no de un componente aislado.
01 02 Cómputo GPU
La memoria, la arquitectura y la escala del clúster influyen en la capacidad para entrenamiento e inferencia.
03 Red y almacenamiento
Mueve los pesos del modelo, las instrucciones y los datos entre los sistemas que los necesitan.
04 Generación y uso
Las aplicaciones envían entradas y reciben resultados del modelo. El contexto, el tamaño de respuesta y la demanda cambian la carga.
SERVIDORES GPU EN EL CENTRO
Los sistemas GPU están en el corazón de la fábrica.
Las GPU ejecutan cargas de entrenamiento e inferencia. La energía y la refrigeración sostienen los racks, mientras que las redes y el almacenamiento mantienen modelos y datos disponibles. Tu equipo opera sus modelos y aplicaciones en la pila de software que elija.
CÓMPUTO GPUTOKENOMICS
La economía de generar y usar tokens de IA.
La cantidad de tokens y el costo de una carga dependen del modelo, la infraestructura, la utilización y la demanda de la aplicación. Planificar estos factores en conjunto ayuda a entender la economía de producción.
No existe un costo por token único para todos los modelos, instrucciones o entornos. Evalúa la carga completa y relaciona la capacidad y el plazo de reserva con el uso previsto.
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Modelo y contexto
La arquitectura del modelo, el tamaño de entrada, el contexto y la respuesta influyen en los requisitos de cómputo.
- 02
Arquitectura GPU
La memoria y la capacidad de cómputo ayudan a definir qué modelos y tamaños de carga admite un sistema.
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Utilización a lo largo del tiempo
La frecuencia de uso orienta la planificación de capacidad reservada y de las ventanas operativas.
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Demanda de la aplicación
Los patrones de tráfico, los objetivos de respuesta y los picos de uso ayudan a dimensionar la capacidad.
PLANIFICA EL SIGUIENTE PASO
Infraestructura para el trabajo que necesitas ejecutar.
¿Qué significa tokenomics en este contexto?
Tokenomics describe la economía de generar y usar tokens de IA. Reúne el comportamiento del modelo, la capacidad de cómputo, la utilización y la demanda de la aplicación, en lugar de tratar los tokens como una métrica de infraestructura aislada.
¿TensorBay ofrece una API de inferencia alojada?
TensorBay ofrece infraestructura GPU para cargas de IA. Tu equipo ejecuta sus modelos y aplicaciones en la pila de software que elija.
¿Qué influye en la generación de tokens en producción?
La selección del modelo, el contexto, la arquitectura y memoria GPU, la utilización, las rutas de red y almacenamiento, y la demanda de la aplicación influyen en la carga.
¿Qué cargas pueden usar la infraestructura GPU de TensorBay?
Los sistemas GPU dedicados se pueden planificar para entrenamiento, ajuste fino, investigación e inferencia en producción. La configuración adecuada depende de la carga y del plan de entrega.
08Demos escala a tu idea
Planifica la infraestructura detrás de tu carga de IA.
Cuéntanos sobre tus modelos, cargas de tokens, necesidades de capacidad y plazos. Podemos ayudarte a definir el siguiente paso.
- Configuración alineada con tu proyecto
- Propuesta con plazo de entrega
- Pruebas de aceptación antes de empezar