Tencent Cloud TI platform

A Tencent Cloud TI egy felhőalapú MI fejlesztőplatform, amely a teljes körű MI kutatásra és fejlesztésre összpontosít. Ez egy teljes funkcionalitású MI modell betanító platform és egy többkeretrendszerű MI platform, amely támogatja a változatos K+F igényeket, miközben integrálja az automatizált gépi tanulási eszközök és egy generatív MI betanító platform alapvető képességeit. Hatékony és rugalmas, teljes láncú megoldásokat kínál a vállalatoknak a MI K+F, a modell iteráció és az ipari megvalósítás terén. Felhőalapú MI fejlesztőplatformként kihasználja a Tencent Cloud rugalmas számítási teljesítményét és elosztott architektúráját, hogy egyablakos, zárt ciklust hozzon létre az adatfeldolgozástól és a modell betanításától a telepítésig, mentesítve a MI K+F-et az alapul szolgáló erőforrás-vezéreltséggel kapcsolatos aggodalmaktól. A többkeretrendszerű MI platform támogatja az olyan mainstream keretrendszereket, mint a TensorFlow és a PyTorch, amelyek a különböző technológiai követelményeket elégítik ki. Az AutoML eszköz jelentősen csökkenti a MI K+F akadályait az automatizált funkciótervezés és a hiperparaméter hangolás révén. Továbbá, mint professzionális generatív MI betanító platform, hatékonyan támogatja a generatív MI modellek, például a nagy nyelvi modellek és a multimodális modellek betanítását és következtetését. A mesterséges intelligencia modell-képzési platform nagy teljesítményű számítási vezénylésével kombinálva ez többszörösére felgyorsítja a modell iterációját. Akár dedikált mesterséges intelligencia K+F környezeteket építenek a vállalatok a több keretrendszert támogató mesterséges intelligencia platform segítségével, akár innovatív modellfejlesztést hajtanak végre a generatív mesterséges intelligencia képzési platformon keresztül, ez a felhőalapú mesterséges intelligencia fejlesztőplatform az AutoML eszközök kényelmével és a mesterséges intelligencia modell-képzési platform hatékonyságával a mesterséges intelligencia ipari megvalósításának alapvető pillérét képezi.

Gyakran Ismételt Kérdések

K: Alapvető architektúraként a felhőalapú MI fejlesztőplatform hogyan támogatja egyidejűleg mind az MI-modell betanítási platform, mind a generatív MI-betanítási platform nagy teljesítményigényeit?

V: A felhőalapú MI fejlesztőplatform tökéletesen alkalmazkodik mindkét betanítási forgatókönyv követelményeihez kettős technikai optimalizálás révén: Először is, rugalmas elosztott számítási architektúrája lehetővé teszi az MI modell betanítási platformja számára az erőforrások dinamikus összehangolását, támogatva a nagyméretű adatpárhuzamos és modellpárhuzamos betanítást, hogy megfeleljen a hagyományos MI modellek hatékony iterációs igényeinek. Másodszor, a generatív MI betanítási platform nagy memória és nagy sávszélesség iránti szigorú követelményeinek kielégítése érdekében a platform optimalizálja a tárolási I/O-t és a hálózati átviteli hatékonyságot. A GPU-klaszterek összehangolt ütemezésével párosulva jelentősen csökkenti a nagy modellek betanítási ciklusait. Ezzel egyidejűleg a több keretrendszert támogató MI platform lehetővé teszi, hogy mindkét betanítási forgatókönyv zökkenőmentesen csatlakozzon a mainstream keretrendszerekhez, míg az AutoML eszközök automatizált segítséget nyújtanak mindkettőhöz. Akár a hagyományos modellfejlesztésről van szó az MI modell betanítási platformon, akár az innovatív modellfeltárásról a generatív MI betanítási platformon, mindkettő kihasználhatja a felhőalapú MI fejlesztőplatform architekturális előnyeit a hatékony megvalósítás érdekében.

K: A felhőalapú MI-fejlesztési platform központi elemeként az AutoML-eszközök hogyan javítják a többkeretrendszerű MI-platform és a MI-modell betanítási platform K+F hatékonyságát?

A: Az AutoML eszközök teljes körű automatizálási képességekkel látják el a többkeretrendszeres MI platformot és az MI-modell betanítási platformot: A többkeretrendszeres MI platformon belül támogatják a keretrendszerek közötti automatizált adatelőfeldolgozást, a jellemzők kinyerését és a modellkiválasztást, kiküszöbölve a keretrendszer-specifikus jellemzőkhöz való manuális alkalmazkodás szükségességét, és jelentősen csökkentve a többkeretrendszeres K+F összetettségét. Az MI-modell betanítási platformban az automatizált hiperparaméter-hangolási és modelltömörítési funkcióik csökkentik a manuális próbálkozások és hibák költségeit, átalakítva a modell betanítását a "hismételt hibakeresésről a "egykattintásos kezdeményezésre." Továbbá ezek az eszközök mély szinergiában működnek a generatív MI-betanítási platformmal, automatizálva a generatív modellekhez tartozó hatalmas betanítási adatkészletek feldolgozását. A felhőalapú MI-fejlesztő platform számítási teljesítményének összehangolásával kombinálva hatékonyabbá teszik a modell iterációját a generatív MI-betanítási platformon. A "automatizálás + többkeretrendszer + nagy teljesítményű betanítás kombinációja megsokszorozza a felhőalapú MI-fejlesztő platform K+F hatékonyságát.

K: Amikor a vállalatok a többkeretrendszerű MI-platformot választják, hol mutatkozik meg a generatív MI-képzési platform és az MI-modell-képzési platform közötti szinergia? Milyen további értéket nyújthatnak az AutoML-eszközök?

V: A kettő közötti szinergia elsősorban a "full-scenario lefedettség + technológia újrafelhasználása esetén mutatkozik meg: A többkeretrendszerű MI platform egységes K+F környezetet biztosít mind a generatív MI-képzési platform, mind az MI-modell képzési platform számára. A vállalatoknak nem kell külön platformokat építeniük a különböző típusú modellekhez, ami csökkenti a működési költségeket. Ezenkívül a két képzési platform megoszthatja az olyan alapvető modulokat, mint az adatfeldolgozás és a telepítés, lehetővé téve a technikai képességek újrafelhasználását. Az AutoML eszközök tovább erősítik ezt a szinergikus értéket: egyrészt szabványosított automatizált munkafolyamatokat biztosítanak mindkét képzési platform számára, biztosítva az egységes K+F gyakorlatokat; másrészt beépített modellkönyvtáraik és optimalizálási algoritmusaik mind a hagyományos MI-modellekhez, mind a generatív MI-modellekhez alkalmazkodnak, lehetővé téve az MI-modell képzési platformon felhalmozott optimalizálási tapasztalatok gyors átvitelét a generatív MI-képzési platformra. A felhőalapú MI-fejlesztési platform egyik alapvető képességeként ez a szinergia lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyan fejlesszék a hagyományos MI-üzletág megvalósítását, miközben gyorsan telepítik a generatív MI-innovációt, teljes mértékben kihasználva a többkeretrendszerű MI-platform rugalmas előnyeit.