Tencent Cloud TI-plattform

Tencent Cloud TI är en molnbaserad AI-utvecklingsplattform fokuserad på heltäckande AI-forskning och utveckling. Det är både en fullfjädrad AI-modellutbildningsplattform och en multi-framework AI-plattform som stöder olika FoU-behov, samtidigt som den integrerar kärnfunktionerna hos automatiserade maskininlärningsverktyg och en generativ AI-utbildningsplattform. Den förser företag med effektiva och flexibla fullkedjade lösningar för AI-FoU, modelliteration och industriell implementering. Som en molnbaserad AI-utvecklingsplattform utnyttjar den Tencent Clouds elastiska datorkraft och distribuerade arkitektur för att uppnå en sluten loop från databehandling och modellutbildning till distribution, vilket befriar AI-FoU från oro för underliggande resursorkestrering. Multi-framework AI-plattformen stöder vanliga ramverk som TensorFlow och PyTorch, och tillgodoser olika teknikkrav. AutoML-verktyget sänker avsevärt barriären för AI-FoU genom automatiserad funktionsteknik och hyperparameterjustering. Dessutom, som en professionell generativ AI-utbildningsplattform, stöder den effektivt utbildning och inferens av generativa AI-modeller som stora språkmodeller och multimodala modeller. Kombinerat med den högpresterande datororkestreringen hos AI-modellutbildningsplattformen accelererar det modelliterationen mångdubblat. Oavsett om företag bygger dedikerade AI-FoU-miljöer med hjälp av multi-framework AI-plattformen eller utvecklar innovativ modellutveckling genom den generativa AI-utbildningsplattformen, fungerar denna molnbaserade AI-utvecklingsplattform, med bekvämligheten med AutoML-verktyg och effektiviteten hos AI-modellutbildningsplattformen, som en kärnpelare för den industriella implementeringen av AI.

Vanliga frågor

F: Hur stöder den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen, som kärnarkitektur, samtidigt de höga prestandakraven från både AI-modellutbildningsplattformen och den generativa AI-utbildningsplattformen?

A: Den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen anpassar sig perfekt till kraven i båda träningsscenarierna genom dubbla tekniska optimeringar: För det första möjliggör dess elastiska distribuerade databehandlingsarkitektur att AI-modellträningsplattformen dynamiskt orkestrerar resurser, vilket stöder storskalig dataparallell och modellparallell träning för att möta de effektiva iterationsbehoven hos traditionella AI-modeller. För det andra, för att möta de stränga kraven från den generativa AI-träningsplattformen för högt minne och hög bandbredd, optimerar plattformen lagrings-I/O och nätverksöverföringseffektivitet. Tillsammans med koordinerad schemaläggning av GPU-kluster minskar den träningscyklerna för stora modeller avsevärt. Samtidigt tillåter AI-plattformen med flera ramverk att båda träningsscenarierna sömlöst ansluter till vanliga ramverk, medan AutoML-verktyg ger automatiserad hjälp för båda. Oavsett om det gäller traditionell modellutveckling på AI-modellträningsplattformen eller innovativ modellutforskning på den generativa AI-träningsplattformen, kan båda utnyttja de arkitektoniska fördelarna med den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen för effektiv implementering.

F: Hur förbättrar AutoML-verktyg FoU-effektiviteten hos multi-framework AI-plattformen och AI-modellutbildningsplattformen, som en kärnkomponent i den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen?

A: AutoML-verktyg stärker AI-plattformen för flera ramverk och AI-modellträningsplattformen genom heltäckande automatiseringsfunktioner: Inom AI-plattformen för flera ramverk stöder de automatiserad dataförbehandling över flera ramverk, funktionsutvinning och modellval, vilket eliminerar behovet av manuell anpassning till ramverksspecifika egenskaper och avsevärt minskar komplexiteten i FoU för flera ramverk. I AI-modellträningsplattformen minskar deras automatiserade hyperparameterjustering och modellkomprimeringsfunktioner manuella trial-and-error-kostnader, vilket omvandlar modellträning från upprepad felsökning till initiering med ett klick. Dessutom arbetar dessa verktyg i djup synergi med den generativa AI-träningsplattformen och automatiserar bearbetningen av massiva träningsdatamängder för generativa modeller. Kombinerat med datorkraftorkestreringen hos den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen gör de modelliteration på den generativa AI-träningsplattformen mer effektiv. Denna kombination av automatisering + multiramverk + högpresterande utbildning multiplicerar FoU-effektiviteten hos den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen.

F: När företag väljer AI-plattformen med flera ramverk, var visas synergin mellan den generativa AI-utbildningsplattformen och AI-modellutbildningsplattformen? Vilket ytterligare värde kan AutoML-verktyg ge?

A: Synergin mellan de två demonstreras främst i "full-scenario coverage + technology reusee": AI-plattformen med flera ramverk tillhandahåller en enhetlig FoU-miljö för både den generativa AI-utbildningsplattformen och AI-modellutbildningsplattformen. Företag behöver inte bygga separata plattformar för olika typer av modeller, vilket minskar driftskostnaderna. Dessutom kan de två utbildningsplattformarna dela kärnmoduler som databehandling och distribution, vilket möjliggör återanvändning av tekniska funktioner. AutoML-verktyg förstärker ytterligare detta synergistiska värde: å ena sidan tillhandahåller de standardiserade automatiserade arbetsflöden för båda utbildningsplattformarna, vilket säkerställer enhetliga FoU-metoder; å andra sidan kan deras inbyggda modellbibliotek och optimeringsalgoritmer anpassas till både traditionella AI-modeller och generativa AI-modeller, vilket gör att optimeringserfarenhet som samlats på AI-modellutbildningsplattformen snabbt kan överföras till den generativa AI-utbildningsplattformen. Som en kärnfunktion i den molnbaserade AI-utvecklingsplattformen gör denna synergi det möjligt för företag att effektivt främja implementeringen av traditionell AI-verksamhet samtidigt som de snabbt distribuerar generativ AI-innovation, och fullt ut utnyttjar de flexibla fördelarna med AI-plattformen med flera ramverk.