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Einführung

Einführung in Large Language Models (LLMs) und Shared Hosting

Abschnitt betitelt „Einführung in Large Language Models (LLMs) und Shared Hosting“

Large Language Models (LLMs) sind eine Art von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI), die dafür konzipiert wurden, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Sie werden anhand riesiger Mengen von Textdaten trainiert und können menschenähnliche Antworten erzeugen. Shared Hosting von LLMs ermöglicht es mehreren Benutzern, auf diese Modelle zuzugreifen und sie zu nutzen, was sie zugänglicher und kostengünstiger macht.

STACKIT AI Model Serving ist eine vollständig verwaltete Hosting-Umgebung, die auf KI-Modelle, insbesondere LLMs, zugeschnitten ist. Unser Service verwaltet das Deployment, die Skalierung und die Wartung von KI-Modellen, sodass sich Kunden auf die Erstellung ihrer KI-gesteuerten Anwendungen konzentrieren können, ohne sich um die Komplexität des Modell-Hostings, der Sicherheit oder der Infrastruktur-Wartung kümmern zu müssen.

Mit STACKIT AI Model Serving können Sie LLMs problemlos nutzen, verwalten und in Ihre Anwendungen integrieren. Unser Service bietet automatische Skalierung und Versions-Upgrades, wodurch sichergestellt wird, dass Modelle immer mit Höchstleistung arbeiten. Die Tutorials (und Erste Schritte mit gängigen Frameworks) bieten eine Reihe von Implementierungs-Beispielen, von einfach bis fortgeschritten, die gängige Client-Frameworks abdecken.

  • Freie Wahl: Unser Modell-Portfolio gibt Ihnen die Flexibilität, das beste Open-Source-LLM für Ihren spezifischen Anwendungsfall auszuwählen.
  • Einfach zu nutzende API: Unser Service ist einfach und intuitiv konzipiert, was die Integration von Open-Source-LLMs in Ihre Anwendungen vereinfacht. Dies erreichen wir durch die OpenAI-Kompatibilität unserer Services.
  • Viele Integrationen: Unsere Inferenz-API unterstützt viele Integrationen, was die Verbindung mit anderen Services und Tools vereinfacht. Weitere Informationen zu möglichen Integrationen finden Sie in den Tutorials.