
Not Diamond
Not Diamond 是一款面向開發者的智慧多模型基礎設施。它利用預測性模型路由和自動提示詞適配功能,透過為任何給定任務動態選擇最佳的大語言模型(LLM),幫助團隊加速開發、提高AI準確性並優化成本。
LLM編排基礎設施熱門 AI 工具包括 Cloudflare、Google Cloud、OctoAI、Supabase、Ollama、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Broadcom、DigitalOcean、NVIDIA Build、Runpod 等,幫助您快速提升效率。

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LLM編排




HIVE Digital Technologies 是建構和營運由綠色能源驅動的尖端資料中心的全球領導者。它為人工智慧解決方案提供高效能運算(HPC)和GPU雲端基礎設施,同時營運大規模比特幣挖礦業務,專注於永續性和資料主權。
HPC




Higress.AI 是一款先進的開源 AI 閘道,專為開發者和企業設計。它透過為100多種模型提供統一的API代理,簡化了大型語言模型(LLM)和AI Agent的整合與管理。核心功能包括REST到MCP的轉換、語義快取、基於令牌的速率限制以及強大的外掛程式系統,旨在建構安全、可擴展且可觀測的AI應用基礎設施。
模型部署
Fluidstack 是一個領先的 AI 雲端平台,為訓練和部署前沿 AI 模型提供高效能的專用 GPU 叢集。它提供數千個 GPU 的快速部署、帶 24/7 專家支援的全託管服務,以及零出口費用的透明定價,助力 AI 團隊無縫擴展,擺脫基礎設施的束縛。
企業解決方案
Pave Robotics 提供名為 Tracer 的自主機器人解決方案,用於瀝青裂縫密封。它利用人工智慧驅動的感測和感知技術來偵測裂縫、清除雜物,並以亞毫米級的精度塗抹熱熔密封膠,可 24/7 全天候運行,在提高維修品質的同時節省時間和人力成本。
智慧城市
Codesphere 是一款集雲端IDE和DevOps於一體的平台,統一了開發、部署和管理。它提供了一個主權、多雲的解決方案,旨在加快產品上市時間、降低成本並簡化複雜的基礎設施,而無需Kubernetes專業知識。它為AI應用做好了準備,並為企業級安全和可擴展性而構建。
雲端 IDE









AI 基礎設施是建構、訓練和部署人工智慧模型所需的基礎平台、服務和硬體。這些工具提供可擴展的運算資源(如 GPU 和 TPU),以及用於管理整個機器學習生命週期的專用軟體。對於需要處理大規模資料集和複雜運算的開發者與組織而言,它們至關重要,能夠支援大規模客製化 AI 解決方案的創建。這種基礎設施抽象化了管理硬體的複雜性,使團隊能專注於模型開發和創新。
AI 基礎設施對於建構專有 AI 能力的科技公司、研究機構和企業至關重要。它被用於訓練大型語言模型 (LLM)、開發用於工業自動化的電腦視覺系統,以及為電商平台部署即時推薦引擎。資料科學團隊依靠它來管理複雜的實驗追蹤和模型版本控制。
選擇 AI 基礎設施時,應考慮具體的運算需求,如所需 GPU 的類型和數量。評估平台的可擴展性及其處理工作負載波動的能力。考量其 MLOps 工具的全面性,以確保工作流程的順暢。最後,分析其定價模式——按需付費、預留實例或無伺服器模式——以符合您的預算和使用模式。
一個研究實驗室或 AI 新創公司需要基於其專有資料集訓練一個大型語言模型 (LLM)。他們使用 AI 基礎設施供應商來存取一個由數百個高效能 GPU 組成的叢集。這使他們能夠高效率地進行分散式訓練,將訓練時間從數月縮短至數週。平台預先配置的環境和資料儲存解決方案簡化了設定過程,讓研究人員能專注於模型架構和實驗,而非硬體管理。
一家電子商務公司希望部署一個用於即時產品推薦的機器學習模型。他們使用 AI 基礎設施供應商的託管式模型託管服務。該服務提供了一個可擴展的 API 端點,能在促銷活動期間自動處理流量高峰。內建的監控工具使其營運團隊能夠追蹤延遲和錯誤率,確保流暢的使用者體驗。透過使用託管服務,該公司避免了自行建置和維護服務基礎設施的複雜性。
一個企業資料科學團隊管理著數十個生產環境中的模型。他們採用了一個 MLOps 平台來簡化整個工作流程。該平台提供了資料版本控制、實驗追蹤和模型註冊等工具,為每個模型創建了可重現和可稽核的記錄。他們的 CI/CD 管道與該平台整合,自動化了測試、驗證和部署新模型版本的流程,從而顯著減少了人為錯誤,並加快了新 AI 功能的上市時間。
一位開發者正在為法律行業建構一個專業的聊天機器人。他們沒有從頭開始訓練模型,而是使用來自基礎設施供應商的無伺服器 API 來微調一個大型基礎模型。他們將一個經過整理的小型法律問答資料集上傳到該服務。平台在其託管的基礎設施上處理整個微調過程。完成後,開發者會獲得一個用於其客製化模型的私有 API 端點,從而可以輕鬆地將其整合到應用程式中,而無需管理任何伺服器。
一家電腦視覺公司需要處理數百萬張影像以備模型訓練。他們使用 AI 基礎設施供應商的雲端儲存和資料處理服務。他們建構了一個自動化管道,每當新影像上傳時,就會觸發調整大小和標準化等處理作業。這種無伺服器方法使他們能夠並行處理海量資料,而無需佈建或管理伺服器,確保其資料集隨時可用於下一次訓練執行。
一家金融服務公司正在使用敏感的客戶資料開發詐欺偵測模型。他們需要一個安全且協作的環境。他們使用一個專業的 AI 平台,該平台提供具有嚴格存取控制的隔離開發環境(筆記本)。資料科學家可以在不暴露原始資料的情況下協作進行模型開發。該平台內建的安全功能和合規認證確保所有開發活動都遵守行業法規,從而在保護資料隱私的同時實現創新。
AI 基礎設施是指開發、訓練、部署和管理 AI 模型所需的整套硬體、軟體和服務的集合。它包括強大的運算資源(如 GPU)、專門的資料儲存、網路以及 MLOps 平台。本質上,它是建構所有 AI 應用程式的基礎,為整個機器學習生命週期提供必要的算力和工具。
選擇合適的 AI 基礎設施取決於幾個因素。首先,評估您的效能需求:您需要什麼類型的 GPU 或加速器,以及需要多少數量?其次,考慮可擴展性和靈活性,以應對未來的增長。第三,評估 MLOps 功能,確保它們能支援您的工作流程。最後,比較定價模型(例如,按需付費與預留實例),為您的使用模式找到最具成本效益的解決方案。
這些術語描述了 AI 雲端運算中不同層級的服務管理:
AI 基礎設施的核心組成部分協同工作,以支援機器學習的生命週期。它們通常包括:
專用的 AI 基礎設施主要面向正在建構、訓練或部署自己客製化 AI 模型的開發者、資料科學家、研究人員和組織。雖然終端使用者可能透過 SaaS 應用程式與 AI 互動,但這些應用程式的創建者依賴於強大的基礎設施。如果您的工作涉及處理大型資料集、執行複雜的訓練任務或大規模提供模型服務,那麼您就需要一個專業的 AI 基礎設施解決方案。