Tencent Cloud TI платформа

Тенцент Клауд ТИ је cloud-нативна платформа за развој вештачке интелигенције фокусирана на истраживање и развој вештачке интелигенције од почетка до краја. То је и потпуно функционална платформа за обуку модела вештачке интелигенције и вишеструка платформа за обуку вештачке интелигенције која подржава различите потребе истраживања и развоја, а истовремено интегрише основне могућности аутоматизованих алата за машинско учење и генеративне платформе за обуку вештачке интелигенције. Она предузећима пружа ефикасна и флексибилна решења за истраживање и развој вештачке интелигенције, итерацију модела и индустријску имплементацију. Као cloud-нативна платформа за развој вештачке интелигенције, користи еластичну рачунарску снагу и дистрибуирану архитектуру Тенцент Клауда како би се постигла затворена петља на једном месту, од обраде података и обуке модела до имплементације, ослобађајући истраживање и развој вештачке интелигенције од бриге о оркестрацији основних ресурса. Вишеструка платформа за обуку вештачке интелигенције подржава главне фрејмворке попут ТенсорФлоуа и ПајТорча, задовољавајући различите захтеве технолошког стека. Алатка АутоМЛ значајно смањује баријеру за истраживање и развој вештачке интелигенције кроз аутоматизовани инжењеринг карактеристика и подешавање хиперпараметара. Штавише, као професионална генеративна платформа за обуку вештачке интелигенције, ефикасно подржава обуку и закључивање генеративних модела вештачке интелигенције као што су модели великих језика и мултимодални модели. У комбинацији са оркестрацијом високоперформансних рачунарских система платформе за обуку вештачке интелигенције (AI) модела, то убрзава итерацију модела неколико пута. Без обзира да ли предузећа граде наменска окружења за истраживање и развој вештачке интелигенције користећи AI платформу са више фрејмова или унапређују развој иновативних модела путем генеративне платформе за обуку вештачке интелигенције, ова cloud-native платформа за развој вештачке интелигенције, са погодношћу AutoML алата и ефикасношћу платформе за обуку вештачке интелигенције модела, служи као основни стуб за индустријску имплементацију вештачке интелигенције.

Често постављана питања

П: Као основна архитектура, како платформа за развој вештачке интелигенције заснована на облаку истовремено подржава захтеве високих перформанси и платформе за обуку модела вештачке интелигенције и генеративне платформе за обуку вештачке интелигенције?

A: Платформа за развој вештачке интелигенције заснована на облаку савршено се прилагођава захтевима оба сценарија обуке кроз двоструке техничке оптимизације: Прво, њена еластична дистрибуирана рачунарска архитектура омогућава платформи за обуку модела вештачке интелигенције да динамички оркестрира ресурсе, подржавајући паралелну обуку великих размера са подацима и паралелну обуку модела како би се задовољиле потребе за ефикасном итерацијом традиционалних модела вештачке интелигенције. Друго, да би се одговорило на строге захтеве генеративне платформе за обуку вештачке интелигенције за велику меморију и велики пропусни опсег, платформа оптимизује ефикасност улазно-излазних операција складиштења и мрежног преноса. У комбинацији са координисаним заказивањем кластера графичких процесора (GPU), значајно смањује циклусе обуке за велике моделе. Истовремено, платформа за вештачку интелигенцију са више фрејмова омогућава оба сценарија обуке да се беспрекорно повежу са главним фрејмворцима, док алати AutoML пружају аутоматизовану помоћ за оба. Било да се ради о традиционалном развоју модела на платформи за обуку модела вештачке интелигенције или о иновативном истраживању модела на генеративној платформи за обуку вештачке интелигенције, оба могу искористити архитектонске предности платформе за развој вештачке интелигенције засноване на облаку за ефикасну имплементацију.

П: Као кључна компонента платформе за развој вештачке интелигенције засноване на облаку, како алати AutoML побољшавају ефикасност истраживања и развоја вишефрејмворк платформе за вештачку интелигенцију и платформе за обуку модела вештачке интелигенције?

A: AutoML алати оснажују платформу за вештачку интелигенцију са више фрејмова и платформу за обуку модела вештачке интелигенције кроз могућности аутоматизације од почетка до краја: У оквиру платформе за вештачку интелигенцију са више фрејмова, они подржавају аутоматизовану претходну обраду података између фрејмова, екстракцију карактеристика и избор модела, елиминишући потребу за ручним прилагођавањем карактеристикама специфичним за фрејмворк и значајно смањујући сложеност истраживања и развоја са више фрејмова. У платформи за обуку модела вештачке интелигенције, њихово аутоматизовано подешавање хиперпараметара и функције компресије модела смањују трошкове ручног покушаја и грешака, трансформишући обуку модела из поновљеног дебаговања у покретање једним кликом. Штавише, ови алати раде у дубокој синергији са платформом за генеративну вештачку интелигенцију, аутоматизујући обраду огромних скупова података за обуку за генеративне моделе. У комбинацији са оркестрацијом рачунарске снаге платформе за развој вештачке интелигенције у облаку, они чине итерацију модела на платформи за генеративну вештачку интелигенцију ефикаснијом. Ова комбинација аутоматизације + више фрејмова + високоперформансне обуке умножава ефикасност истраживања и развоја платформе за развој вештачке интелигенције у облаку.

П: Када предузећа изаберу платформу за вештачку интелигенцију са више фрејмворка, где се показује синергија између генеративне платформе за обуку вештачке интелигенције и платформе за обуку модела вештачке интелигенције? Коју додатну вредност могу да пруже алати за аутоматско машинско учење (AutoML)?

A: Синергија између њих две је првенствено демонстрирана у "full-scenario coverage + technology reuse": Вишеструко-оквирна АИ платформа пружа јединствено окружење за истраживање и развој и за генеративну АИ платформу за обуку и за платформу за обуку АИ модела. Предузећа не морају да граде одвојене платформе за различите типове модела, смањујући оперативне трошкове. Поред тога, две платформе за обуку могу да деле основне модуле као што су обрада података и имплементација, омогућавајући поновну употребу техничких могућности. AutoML алати додатно појачавају ову синергистичку вредност: с једне стране, они пружају стандардизоване аутоматизоване токове рада за обе платформе за обуку, обезбеђујући јединствене праксе истраживања и развоја; с друге стране, њихове уграђене библиотеке модела и алгоритми оптимизације могу се прилагодити и традиционалним АИ моделима и генеративним АИ моделима, омогућавајући да се искуство оптимизације акумулирано на платформи за обуку АИ модела брзо пренесе на генеративну АИ платформу за обуку. Као основна могућност cloud-native платформе за развој АИ, ова синергија омогућава предузећима да ефикасно унапреде имплементацију традиционалног АИ пословања, док брзо имплементирају генеративне АИ иновације, у потпуности користећи флексибилне предности вишеструко-оквирне АИ платформе.