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 Rückgang des Datenverkehrs um 10,1%, möglicherweise aufgrund der anhaltenden Verzögerungen bei seinem Börsengang und der verlängerten CFIUS-Prüfung seiner Investition von G42. Trotz kürzlich geschlossener Partnerschaften und Rechenzentrum-Erweiterungen könnte die Ungewissheit über seine finanzielle Zukunft das Nutzerengagement beeinträchtigt haben.
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