Platforma Tencent Cloud TI

Tencent Cloud TI este o platformă de dezvoltare IA nativă în cloud, axată pe cercetarea și dezvoltarea IA end-to-end. Este atât o platformă completă de instruire pentru modele IA, cât și o platformă IA multi-framework care susține diverse nevoi de cercetare și dezvoltare, integrând în același timp capabilitățile de bază ale instrumentelor automate de învățare automată și o platformă de instruire IA generativă. Oferă întreprinderilor soluții eficiente și flexibile pe întregul lanț pentru cercetare și dezvoltare IA, iterația modelelor și implementarea industrială. Ca platformă de dezvoltare IA nativă în cloud, aceasta valorifică puterea de calcul elastică și arhitectura distribuită a Tencent Cloud pentru a realiza o buclă închisă unică, de la procesarea datelor și instruirea modelelor până la implementare, eliberând cercetarea și dezvoltarea IA de preocupările legate de orchestrarea resurselor subiacente. Platforma IA multi-framework acceptă framework-uri mainstream precum TensorFlow și PyTorch, răspunzând diferitelor cerințe ale stivei tehnologice. Instrumentul AutoML reduce semnificativ bariera în calea cercetării și dezvoltării IA prin inginerie automată a caracteristicilor și reglarea hiperparametrilor. În plus, ca platformă profesională de instruire IA generativă, aceasta susține eficient instruirea și inferența modelelor IA generative, cum ar fi modelele lingvistice mari și modelele multimodale. Combinată cu orchestrarea de calcul de înaltă performanță a platformei de antrenament pentru modele de inteligență artificială, aceasta accelerează iterația modelului de câteva ori. Indiferent dacă întreprinderile construiesc medii dedicate de cercetare și dezvoltare în domeniul inteligenței artificiale folosind platforma de inteligență artificială multi-framework sau promovează dezvoltarea inovatoare de modele prin intermediul platformei de antrenament generativ pentru inteligență artificială, această platformă de dezvoltare a inteligenței artificiale nativă în cloud, cu confortul instrumentelor AutoML și eficiența platformei de antrenament pentru modele de inteligență artificială, servește drept pilon central pentru implementarea industrială a inteligenței artificiale.

Întrebări frecvente

Î: Ca arhitectură de bază, cum susține platforma de dezvoltare AI cloud-native simultan cerințele de înaltă performanță atât ale platformei de antrenament pentru modele de AI, cât și ale platformei de antrenament generativ pentru AI?

R: Platforma de dezvoltare IA nativă în cloud se adaptează perfect cerințelor ambelor scenarii de antrenament prin optimizări tehnice duble: în primul rând, arhitectura sa elastică de calcul distribuit permite platformei de antrenament pentru modele de IA să orchestreze dinamic resursele, suportând antrenament la scară largă, paralel cu datele și paralel cu modelul, pentru a satisface nevoile eficiente de iterație ale modelelor tradiționale de IA. În al doilea rând, pentru a răspunde cerințelor stricte ale platformei de antrenament generativ IA pentru memorie mare și lățime de bandă mare, platforma optimizează I/O de stocare și eficiența transmisiei în rețea. Împreună cu programarea coordonată a clusterelor GPU, aceasta reduce semnificativ ciclurile de antrenament pentru modelele mari. Simultan, platforma IA multi-framework permite ambelor scenarii de antrenament să se conecteze perfect cu framework-urile mainstream, în timp ce instrumentele AutoML oferă asistență automată pentru ambele. Fie că este vorba de dezvoltarea tradițională a modelelor pe platforma de antrenament pentru modele de IA, fie de explorarea inovatoare a modelelor pe platforma de antrenament generativ IA, ambele pot valorifica avantajele arhitecturale ale platformei de dezvoltare IA nativă în cloud pentru o implementare eficientă.

Î: Ca o componentă centrală a platformei de dezvoltare AI cloud-native, cum îmbunătățesc instrumentele AutoML eficiența cercetării și dezvoltării platformei AI multi-framework și a platformei de antrenament a modelelor AI?

A: Instrumentele AutoML consolidează platforma IA multi-framework și platforma de antrenament pentru modele IA prin capacități de automatizare end-to-end: În cadrul platformei IA multi-framework, acestea acceptă preprocesarea automată a datelor, extragerea caracteristicilor și selecția modelelor între framework-uri, eliminând necesitatea adaptării manuale la caracteristicile specifice framework-ului și reducând considerabil complexitatea cercetării și dezvoltării multi-framework. În platforma de antrenament pentru modele IA, funcțiile lor automate de reglare a hiperparametrilor și de compresie a modelelor reduc costurile manuale de încercare și eroare, transformând antrenamentul modelelor de la depanare repetată la inițiere cu un singur clic. În plus, aceste instrumente funcționează în sinergie profundă cu platforma de antrenament IA generativă, automatizând procesarea seturilor masive de date de antrenament pentru modele generative. Combinate cu orchestrarea puterii de calcul a platformei de dezvoltare IA cloud-native, acestea fac iterația modelului pe platforma de antrenament IA generativă mai eficientă. Această combinație de automatizare + multi-framework + antrenament de înaltă performanță multiplică eficiența cercetării și dezvoltării platformei de dezvoltare IA cloud-native.

Î: Atunci când companiile aleg platforma de inteligență artificială multi-framework, unde se demonstrează sinergia dintre platforma de antrenament generativ pentru inteligență artificială și platforma de antrenament pentru modele de inteligență artificială? Ce valoare suplimentară pot oferi instrumentele AutoML?

R: Sinergia dintre cele două este demonstrată în principal prin acoperirea scenariilor complete + reutilizarea tehnologiei: Platforma AI multi-framework oferă un mediu unificat de cercetare și dezvoltare atât pentru platforma de instruire AI generativă, cât și pentru platforma de instruire a modelelor AI. Întreprinderile nu trebuie să construiască platforme separate pentru diferite tipuri de modele, reducând costurile operaționale. În plus, cele două platforme de instruire pot partaja module de bază, cum ar fi procesarea și implementarea datelor, permițând reutilizarea capabilităților tehnice. Instrumentele AutoML amplifică și mai mult această valoare sinergică: pe de o parte, acestea oferă fluxuri de lucru automatizate standardizate pentru ambele platforme de instruire, asigurând practici unificate de cercetare și dezvoltare; pe de altă parte, bibliotecile de modele și algoritmii de optimizare încorporați se pot adapta atât la modelele AI tradiționale, cât și la modelele AI generative, permițând transferul rapid al experienței de optimizare acumulate pe platforma de instruire a modelelor AI către platforma de instruire AI generativă. Ca o capacitate de bază a platformei de dezvoltare AI nativă în cloud, această sinergie permite întreprinderilor să avanseze eficient implementarea afacerilor tradiționale în domeniul AI, implementând în același timp rapid inovația în domeniul AI generativ, valorificând pe deplin avantajele flexibile ale platformei AI multi-framework.