Платформа Tencent Облако ТИ

Tencent Облако ТИ — это облачная платформа разработки ИИ, ориентированная на комплексные исследования и разработки в области ИИ. Она представляет собой как полнофункциональную платформу обучения моделей ИИ, так и многофреймворковую платформу ИИ, которая поддерживает разнообразные потребности в НИОКР, интегрируя основные возможности инструментов автоматизированного машинного обучения и генеративной платформы обучения ИИ. Она предоставляет предприятиям эффективные и гибкие комплексные решения для НИОКР в области ИИ, итерации моделей и промышленного внедрения. Будучи облачной платформой разработки ИИ, она использует гибкие вычислительные мощности и распределенную архитектуру Tencent Облако для достижения комплексного замкнутого цикла от обработки данных и обучения моделей до развертывания, освобождая разработчиков ИИ от забот об оркестровке базовых ресурсов. Многофреймворковая платформа ИИ поддерживает такие популярные фреймворки, как TensorFlow и PyTorch, удовлетворяя различные требования к технологическому стеку. Инструмент AutoML значительно снижает барьеры для НИОКР в области ИИ благодаря автоматизированной разработке признаков и настройке гиперпараметров. Более того, являясь профессиональной платформой обучения генеративному ИИ, она эффективно поддерживает обучение и вывод генеративных моделей ИИ, таких как большие языковые модели и многомодальные модели. В сочетании с высокопроизводительным вычислительным оркестром платформы обучения ИИ-моделей, она ускоряет итерацию моделей в несколько раз. Независимо от того, создают ли предприятия специализированные среды для исследований и разработок в области ИИ с использованием многофреймворковой платформы ИИ или продвигают разработку инновационных моделей с помощью платформы обучения генеративному ИИ, эта облачная платформа разработки ИИ, сочетающая в себе удобство инструментов AutoML и эффективность платформы обучения ИИ-моделей, служит основой для промышленного внедрения ИИ.

Часто задаваемые вопросы

В: Каким образом облачная платформа разработки ИИ, являющаяся базовой архитектурой, одновременно поддерживает высокие требования к производительности как платформы обучения моделей ИИ, так и платформы генеративного обучения ИИ?

A: Облачная платформа разработки ИИ идеально адаптируется к требованиям обоих сценариев обучения благодаря двойной технической оптимизации. Во-первых, её эластичная распределённая вычислительная архитектура позволяет платформе обучения моделей ИИ динамически распределять ресурсы, поддерживая масштабное параллельное обучение по данным и моделям для удовлетворения потребностей в эффективных итерациях традиционных моделей ИИ. Во-вторых, чтобы удовлетворить строгие требования платформы обучения генеративного ИИ к большому объёму памяти и высокой пропускной способности, платформа оптимизирует операции ввода-вывода хранилища и эффективность передачи данных по сети. В сочетании с координированным планированием кластеров графических процессоров это значительно сокращает циклы обучения для больших моделей. Одновременно, многофреймворковая платформа ИИ позволяет обоим сценариям обучения беспрепятственно подключаться к основным фреймворкам, а инструменты AutoML обеспечивают автоматизированную поддержку для обоих сценариев. Будь то традиционная разработка моделей на платформе обучения моделей ИИ или инновационное исследование моделей на платформе обучения генеративного ИИ, оба варианта могут использовать архитектурные преимущества облачной платформы разработки ИИ для эффективной реализации.

В: Каким образом инструменты AutoML, являясь основным компонентом облачной платформы разработки ИИ, повышают эффективность НИОКР многофреймворковой платформы ИИ и платформы обучения моделей ИИ?

A: Инструменты AutoML расширяют возможности многоплатформенной платформы ИИ и платформы обучения моделей ИИ благодаря возможностям сквозной автоматизации: в многоплатформенной платформе ИИ они поддерживают кроссплатформенную автоматизированную предварительную обработку данных, извлечение признаков и выбор модели, устраняя необходимость ручной адаптации к характеристикам, специфичным для фреймворка, и значительно снижая сложность многоплатформенных исследований и разработок. В платформе обучения моделей ИИ их автоматизированная настройка гиперпараметров и функции сжатия моделей сокращают затраты на ручной метод проб и ошибок, преобразуя обучение модели из многократной отладки в запуск одним щелчком мыши. Более того, эти инструменты работают в тесной синергии с платформой обучения генеративного ИИ, автоматизируя обработку больших наборов данных для обучения генеративных моделей. В сочетании с оркестровкой вычислительной мощности облачной платформы разработки ИИ они повышают эффективность итерации модели на платформе обучения генеративного ИИ. Такое сочетание автоматизации + многофреймворка + высокопроизводительного обучения многократно увеличивает эффективность НИОКР облачной платформы разработки искусственного интеллекта.

В: Когда предприятия выбирают многоплатформенную платформу ИИ, где проявляется синергия между платформой генеративного обучения ИИ и платформой обучения моделей ИИ? Какую дополнительную ценность могут дать инструменты AutoML?

A: Синергия между ними в первую очередь демонстрируется в "полном охвате сценария + повторном использовании технологий: Многофреймворковая платформа ИИ обеспечивает унифицированную среду исследований и разработок как для платформы обучения генеративного ИИ, так и для платформы обучения моделей ИИ. Предприятиям не нужно создавать отдельные платформы для разных типов моделей, что снижает эксплуатационные расходы. Кроме того, две платформы обучения могут совместно использовать основные модули, такие как обработка и развертывание данных, что позволяет повторно использовать технические возможности. Инструменты AutoML дополнительно усиливают эту синергетическую ценность: с одной стороны, они предоставляют стандартизированные автоматизированные рабочие процессы для обеих платформ обучения, обеспечивая унифицированные практики исследований и разработок; с другой стороны, их встроенные библиотеки моделей и алгоритмы оптимизации могут адаптироваться как к традиционным моделям ИИ, так и к генеративным моделям ИИ, что позволяет быстро переносить опыт оптимизации, накопленный на платформе обучения моделей ИИ, на платформу обучения генеративного ИИ. Будучи основной возможностью облачной платформы разработки ИИ, эта синергия позволяет предприятиям эффективно продвигать внедрение традиционного ИИ-бизнеса, одновременно быстро внедряя инновации генеративного ИИ, в полной мере используя гибкие преимущества многофреймворковой ИИ-платформы.