Ориентация на самостоятельное развёртывание
Инфраструктура семейства моделей Yi изначально проектировалась с прицелом на самостоятельное использование. В отличие от закрытых LLM, где основной сценарий — доступ через облачный API, Yi ориентирована на развёртывание в собственной среде: локальные серверы, частные кластеры, корпоративные облака. Это напрямую связано с политикой открытых весов и фокусом на разработчиков.
Такой подход делает Yi удобной для компаний, которым важно контролировать весь цикл инференса: от хранения данных до параметров исполнения модели. Модели Yi могут быть развёрнуты без внешних зависимостей от сервисов 01.AI.
Инференс на GPU и производственные сценарии
Модели Yi рассчитаны на классический GPU-инференс и хорошо вписываются в существующие ML-стэки. Они совместимы с популярными фреймворками и инструментами запуска LLM, что упрощает интеграцию в уже работающую инфраструктуру. В производственных сценариях Yi часто используется как серверная модель, обслуживающая запросы от внутренних сервисов или пользовательских приложений.
При корректной настройке инференса модели демонстрируют стабильное время ответа и предсказуемое поведение, что критично для систем, работающих под нагрузкой.
Масштабирование и распределённая нагрузка
Семейство Yi не навязывает конкретную схему масштабирования, но архитектура моделей позволяет эффективно использовать стандартные подходы: горизонтальное масштабирование, балансировку нагрузки, батчинг запросов. Более компактные версии Yi подходят для обработки большого количества запросов с минимальной задержкой, тогда как крупные модели используются для аналитических и экспертных задач.
Такое разделение позволяет строить гибридные системы, где разные модели Yi обслуживают разные типы запросов внутри одного продукта.
Контекстное окно и управление памятью
01.AI не раскрывает точные параметры контекстных окон для всех версий Yi, однако на практике модели демонстрируют способность устойчиво работать с достаточно длинными входами. Это делает их пригодными для анализа документов, инструкций и последовательных диалогов.
Управление памятью и контекстом ложится на сторону разработчика: Yi хорошо вписывается в пайплайны с предварительной обработкой текста, разбиением документов и retrieval-подходами.
Отсутствие жёсткой привязки к облаку
Важная особенность инфраструктуры Yi — отсутствие обязательной облачной зависимости. Модели не требуют авторизации, подписки или централизованного API для работы. Это позволяет использовать Yi в средах с повышенными требованиями к безопасности и изоляции, включая закрытые корпоративные контуры.
Такой подход выгодно отличает Yi от многих коммерческих LLM и делает семейство универсальным фундаментом для внутренних AI-систем.
Инференс как часть прикладных систем
Yi редко используется как «чистый чат-бот». Чаще модели становятся компонентом более сложных систем: аналитических панелей, внутренних ассистентов, инструментов поддержки решений. Инфраструктура Yi хорошо подходит для таких сценариев, поскольку не навязывает формат взаимодействия и легко адаптируется под конкретную архитектуру продукта.
Итог
Инфраструктура и инференс моделей Yi строятся вокруг идеи контроля и самостоятельности. Локальный запуск, гибкое масштабирование, отсутствие жёсткой привязки к облаку и совместимость с распространёнными ML-инструментами делают Yi удобным выбором для компаний и разработчиков, которым нужна прозрачная и управляемая LLM-инфраструктура.