Cerebras Anleitung
Cerebras Systems ist ein Pionierunternehmen im Bereich KI-Computing, das den weltweit größten und schnellsten KI-Prozessor - den Wafer Scale Engine (WSE) - entwickelt hat, der darauf ausgelegt ist, KI-Trainings- und Inferenz-Workloads zu beschleunigen.
Mehr anzeigenWie verwendet man Cerebras
Registrieren Sie sich für den Zugang zur Cerebras API: Besuchen Sie cerebras.ai und beantragen Sie den Zugang zu ihrem Inferenz-API-Dienst. Sie erhalten einen API-Schlüssel, sobald Sie genehmigt wurden.
Wählen Sie Ihr Modell: Wählen Sie aus verfügbaren Modellen wie Llama 3.1-8B oder Llama 3.1-70B basierend auf Ihren Bedürfnissen und Ihrem Budget. Die Preise betragen 10¢ pro Million Tokens für das 8B-Modell und 60¢ pro Million Tokens für das 70B-Modell.
Integrieren Sie die API: Verwenden Sie das vertraute Format der OpenAI Chat Completions - ersetzen Sie einfach den API-Schlüssel, um die Inferenzfähigkeiten von Cerebras in Ihre Anwendung zu integrieren.
Zugriff auf die Dokumentation: Besuchen Sie docs.cerebras.ai für detaillierte API-Dokumentation, Tutorials und Anleitungen zur Verwendung des Cerebras SDK zur Integration von LLMs in Ihre Anwendungen.
Optional: Verwenden Sie den Model Studio Builder: Für das Training benutzerdefinierter Modelle verwenden Sie den Model Studio Builder, um auf den Cerebras Wafer-Scale-Cluster und den Model Zoo zuzugreifen, um Ihr Modell weiter anzupassen.
Optional: Framework-Integration: Wenn Sie TensorFlow oder PyTorch verwenden, integrieren Sie sich mit der Cerebras Software-Plattform, um Ihre Modelle in das CS-2-System zu bringen.
Nutzung überwachen: Verfolgen Sie Ihre Token-Nutzung und Kosten über das Plattform-Dashboard, um Ihre Inferenz-Workloads zu verwalten.
Cerebras FAQs
Cerebras Systems Inc. ist ein amerikanisches Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das 2015 gegründet wurde und Computersysteme für komplexe KI-Deep-Learning-Anwendungen entwickelt. Sie haben Büros in Sunnyvale, San Diego, Toronto und Bangalore, Indien.
Cerebras Monatliche Traffic-Trends
Cerebras verzeichnete einen 11,1%igen Anstieg der monatlichen Besuche auf 444,4T. Dieses Wachstum lässt sich auf mehrere bemerkenswerte Fortschritte zurückführen, darunter das Mayo Genomic Foundation Model und das DeepSeek R1-70B Model, das unübertroffene Geschwindigkeit und Leistung bietet. Die Teilnahme von Cerebras an hochkarätigen Veranstaltungen wie der JP Morgan Healthcare Conference und dem AI House in Davos trug vermutlich ebenfalls zur erhöhten Sichtbarkeit bei.
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