Tencent Cloud TI-plattform

Tencent Cloud TI er en skybasert AI-utviklingsplattform fokusert på ende-til-ende AI-forskning og -utvikling. Det er både en fullfunksjonell AI-modellopplæringsplattform og en multi-framework AI-plattform som støtter ulike FoU-behov, samtidig som den integrerer kjernefunksjonene til automatiserte maskinlæringsverktøy og en generativ AI-opplæringsplattform. Den gir bedrifter effektive og fleksible fullkjedeløsninger for AI FoU, modelliterasjon og industriell implementering. Som en skybasert AI-utviklingsplattform utnytter den Tencent Clouds elastiske datakraft og distribuerte arkitektur for å oppnå en komplett lukket sløyfe fra databehandling og modellopplæring til distribusjon, noe som frigjør AI FoU fra bekymringer om underliggende ressursorkestrering. Multi-framework AI-plattformen støtter vanlige rammeverk som TensorFlow og PyTorch, og imøtekommer ulike teknologikrav. AutoML-verktøyet senker barrieren for AI FoU betydelig gjennom automatisert funksjonsteknikk og hyperparameterjustering. Videre, som en profesjonell generativ AI-opplæringsplattform, støtter den effektivt opplæring og inferens av generative AI-modeller som store språkmodeller og multimodale modeller. Kombinert med den høyytelsesbaserte databehandlingsorkestreringen til AI-modellopplæringsplattformen, akselererer det modelliterasjon flere ganger. Enten bedrifter bygger dedikerte AI FoU-miljøer ved hjelp av multi-framework AI-plattformen eller fremmer innovativ modellutvikling gjennom den generative AI-opplæringsplattformen, fungerer denne skybaserte AI-utviklingsplattformen, med bekvemmeligheten av AutoML-verktøy og effektiviteten til AI-modellopplæringsplattformen, som en sentral pilar for industriell implementering av AI.

Ofte stilte spørsmål

Spørsmål: Hvordan støtter den skybaserte AI-utviklingsplattformen, som kjernearkitektur, samtidig de høye ytelseskravene til både AI-modellopplæringsplattformen og den generative AI-opplæringsplattformen?

A: Den skybaserte AI-utviklingsplattformen tilpasser seg perfekt kravene i begge treningsscenariene gjennom doble tekniske optimaliseringer: For det første gjør den elastiske distribuerte databehandlingsarkitekturen det mulig for AI-modelltreningsplattformen å dynamisk orkestrere ressurser, og støtte storskala dataparallell og modellparallell trening for å møte de effektive iterasjonsbehovene til tradisjonelle AI-modeller. For det andre, for å imøtekomme de strenge kravene til den generative AI-treningsplattformen for høyt minne og høy båndbredde, optimaliserer plattformen lagrings-I/O og nettverksoverføringseffektivitet. Kombinert med koordinert planlegging av GPU-klynger reduserer den treningssyklusene for store modeller betydelig. Samtidig lar multi-framework AI-plattformen begge treningsscenariene sømløst koble seg til vanlige rammeverk, mens AutoML-verktøy gir automatisert assistanse for begge. Enten det er for tradisjonell modellutvikling på AI-modelltreningsplattformen eller innovativ modellutforskning på den generative AI-treningsplattformen, kan begge utnytte de arkitektoniske fordelene til den skybaserte AI-utviklingsplattformen for effektiv implementering.

Spørsmål: Hvordan forbedrer AutoML-verktøy FoU-effektiviteten til multi-framework AI-plattformen og AI-modellopplæringsplattformen, som en kjernekomponent i den skybaserte AI-utviklingsplattformen?

A: AutoML-verktøy styrker multi-framework AI-plattformen og AI-modellopplæringsplattformen gjennom ende-til-ende-automatiseringsmuligheter: Innenfor multi-framework AI-plattformen støtter de automatisert dataforbehandling på tvers av rammeverk, funksjonsutvinning og modellvalg, noe som eliminerer behovet for manuell tilpasning til rammeverkspesifikke egenskaper og reduserer kompleksiteten til FoU på flere rammeverk betraktelig. I AI-modellopplæringsplattformen reduserer deres automatiserte hyperparameterjustering og modellkomprimeringsfunksjoner manuelle prøving-og-feiling-kostnader, og transformerer modellopplæring fra " gjentatt feilsøking" til " ett-klikks initiering." Videre fungerer disse verktøyene i dyp synergi med den generative AI-opplæringsplattformen, og automatiserer behandlingen av massive treningsdatasett for generative modeller. Kombinert med datakraftorkestreringen til den skybaserte AI-utviklingsplattformen, gjør de modelliterasjon på den generative AI-opplæringsplattformen mer effektiv. Denne kombinasjonen av "automatisering + multi-framework + høyytelsesopplæring" multipliserer FoU-effektiviteten til den skybaserte AI-utviklingsplattformen.

Spørsmål: Når bedrifter velger den flerrammebaserte AI-plattformen, hvor demonstreres synergien mellom den generative AI-opplæringsplattformen og AI-modellopplæringsplattformen? Hvilken tilleggsverdi kan AutoML-verktøy gi?

A: Synergien mellom de to demonstreres primært i "full-scenario-dekning + teknologi gjenbrukt: Multi-framework AI-plattformen gir et enhetlig FoU-miljø for både den generative AI-opplæringsplattformen og AI-modellopplæringsplattformen. Bedrifter trenger ikke å bygge separate plattformer for forskjellige typer modeller, noe som reduserer driftskostnadene. I tillegg kan de to opplæringsplattformene dele kjernemoduler som databehandling og distribusjon, noe som muliggjør gjenbruk av tekniske funksjoner. AutoML-verktøy forsterker denne synergistiske verdien ytterligere: På den ene siden tilbyr de standardiserte automatiserte arbeidsflyter for begge opplæringsplattformene, noe som sikrer enhetlige FoU-praksiser; på den andre siden kan deres innebygde modellbiblioteker og optimaliseringsalgoritmer tilpasses både tradisjonelle AI-modeller og generative AI-modeller, slik at optimaliseringserfaring akkumulert på AI-modellopplæringsplattformen raskt kan overføres til den generative AI-opplæringsplattformen. Som en kjernefunksjon i den skybaserte AI-utviklingsplattformen, gjør denne synergien det mulig for bedrifter å effektivt fremme implementeringen av tradisjonell AI-virksomhet samtidig som de raskt distribuerer generativ AI-innovasjon, og fullt ut utnytte de fleksible fordelene med multi-framework AI-plattformen.