Platforma Tencent Cloud TI

Tencent Cloud TI je cloudová nativní platforma pro vývoj umělé inteligence zaměřená na komplexní výzkum a vývoj v oblasti umělé inteligence. Jedná se o plně funkční platformu pro trénování modelů umělé inteligence i multiframeworkovou platformu pro trénování umělé inteligence, která podporuje rozmanité potřeby výzkumu a vývoje a zároveň integruje základní funkce automatizovaných nástrojů strojového učení a generativní platformy pro trénování umělé inteligence. Poskytuje podnikům efektivní a flexibilní full-chain řešení pro výzkum a vývoj umělé inteligence, iteraci modelů a průmyslovou implementaci. Jako cloudová nativní platforma pro vývoj umělé inteligence využívá elastický výpočetní výkon a distribuovanou architekturu Tencent Cloud k dosažení komplexní uzavřené smyčky od zpracování dat a trénování modelů až po nasazení, čímž zbavuje výzkum a vývoj umělé inteligence obav z orchestrace základních zdrojů. Multiframeworková platforma umělé inteligence podporuje mainstreamové frameworky, jako jsou TensorFlow a PyTorch, a splňuje požadavky různých technologických stacků. Nástroj AutoML výrazně snižuje bariéru pro výzkum a vývoj umělé inteligence prostřednictvím automatizovaného inženýrství funkcí a ladění hyperparametrů. Navíc jako profesionální generativní platforma pro trénování umělé inteligence efektivně podporuje trénování a inferenci generativních modelů umělé inteligence, jako jsou modely velkých jazyků a multimodální modely. V kombinaci s vysoce výkonnou výpočetní orchestrací platformy pro trénování modelů umělé inteligence to několikanásobně zrychluje iteraci modelu. Ať už podniky budují specializovaná prostředí pro výzkum a vývoj v oblasti umělé inteligence s využitím multiframeworkové platformy umělé inteligence, nebo rozvíjejí inovativní vývoj modelů prostřednictvím generativní platformy pro trénování umělé inteligence, tato cloudová nativní platforma pro vývoj umělé inteligence s výhodami nástrojů AutoML a efektivitou platformy pro trénování modelů umělé inteligence slouží jako klíčový pilíř pro průmyslovou implementaci umělé inteligence.

Často kladené otázky

Otázka: Jak cloudová platforma pro vývoj umělé inteligence jakožto základní architektura současně podporuje vysoké výkonnostní požadavky platformy pro školení modelů umělé inteligence i generativní platformy pro školení umělé inteligence?

A: Cloudová nativní platforma pro vývoj umělé inteligence se dokonale přizpůsobuje požadavkům obou scénářů školení prostřednictvím dvojí technické optimalizace: Zaprvé, její architektura elastických distribuovaných výpočtů umožňuje platformě pro školení modelů umělé inteligence dynamicky organizovat zdroje a podporovat rozsáhlé paralelní školení s daty a modely, aby splňovala potřeby efektivních iterací tradičních modelů umělé inteligence. Zadruhé, aby platforma splňovala přísné požadavky generativní platformy pro školení umělé inteligence na vysokou paměť a vysokou šířku pásma, optimalizuje úložné I/O operace a efektivitu síťového přenosu. Spolu s koordinovaným plánováním clusterů GPU výrazně zkracuje trénovací cykly pro velké modely. Současně platforma umělé inteligence s více frameworky umožňuje oběma scénářům školení bezproblémové propojení s běžnými frameworky, zatímco nástroje AutoML poskytují automatickou pomoc pro oba. Ať už se jedná o tradiční vývoj modelů na platformě pro školení modelů umělé inteligence nebo o inovativní průzkum modelů na generativní platformě pro školení umělé inteligence, obě mohou využít architektonické výhody cloudové nativní platformy pro vývoj umělé inteligence pro efektivní implementaci.

Otázka: Jak nástroje AutoML, jakožto klíčová součást cloudové nativní platformy pro vývoj umělé inteligence, zvyšují efektivitu výzkumu a vývoje platformy umělé inteligence s více frameworky a platformy pro trénování modelů umělé inteligence?

A: Nástroje AutoML posilují platformu AI s více rámci a platformu pro trénování modelů AI prostřednictvím komplexních automatizačních funkcí: V rámci platformy AI s více rámci podporují automatizované předzpracování dat, extrakci prvků a výběr modelu napříč rámci, čímž eliminují potřebu ruční adaptace na charakteristiky specifické pro daný framework a výrazně snižují složitost výzkumu a vývoje s více rámci. V platformě pro trénování modelů AI jejich automatické ladění hyperparametrů a funkce komprese modelu snižují náklady na manuální pokusy a omyly a transformují trénování modelů z opakovaného ladění na inicializaci jedním kliknutím. Tyto nástroje navíc úzce součinně fungují s platformou pro generativní trénování AI a automatizují zpracování masivních trénovacích datových sad pro generativní modely. V kombinaci s orchestrací výpočetního výkonu cloudové nativní platformy pro vývoj AI zefektivňují iteraci modelu na generativní platformě pro trénování AI. Tato kombinace automatizace + multiframeworku + vysoce výkonného trénování znásobuje efektivitu výzkumu a vývoje cloudové nativní platformy pro vývoj AI.

Otázka: Když si podniky zvolí platformu umělé inteligence s více frameworky, kde se projevuje synergie mezi generativní platformou pro školení umělé inteligence a platformou pro školení modelů umělé inteligence? Jakou přidanou hodnotu mohou nástroje AutoML poskytnout?

A: Synergie mezi těmito dvěma se projevuje především v "full-scenario coverage + technology reuse": Multi-frameworková platforma AI poskytuje jednotné prostředí pro výzkum a vývoj jak pro generativní platformu pro školení AI, tak pro platformu pro školení modelů AI. Podniky nemusí vytvářet samostatné platformy pro různé typy modelů, což snižuje provozní náklady. Navíc tyto dvě školicí platformy mohou sdílet základní moduly, jako je zpracování dat a nasazení, což umožňuje opětovné použití technických možností. Nástroje AutoML tuto synergickou hodnotu dále zesilují: na jedné straně poskytují standardizované automatizované pracovní postupy pro obě školicí platformy, čímž zajišťují jednotné postupy výzkumu a vývoje; na druhé straně se jejich vestavěné knihovny modelů a optimalizační algoritmy mohou přizpůsobit jak tradičním modelům AI, tak generativním modelům AI, což umožňuje rychlý přenos zkušeností s optimalizací nashromážděných na platformě pro školení modelů AI do generativní platformy pro školení AI. Jakožto základní funkce cloudové nativní platformy pro vývoj AI umožňuje tato synergie podnikům efektivně rozvíjet implementaci tradičního podnikání v oblasti AI a zároveň rychle nasazovat inovace generativní AI, přičemž plně využívají flexibilní výhody multi-frameworkové platformy AI.