Nền tảng Tencent Cloud TI

Tencent Cloud TI là một nền tảng phát triển AI gốc đám mây tập trung vào nghiên cứu và phát triển AI toàn diện. Đây vừa là một nền tảng đào tạo mô hình AI đầy đủ tính năng, vừa là một nền tảng AI đa khung hỗ trợ các nhu cầu R&D đa dạng, đồng thời tích hợp các khả năng cốt lõi của các công cụ học máy tự động và nền tảng đào tạo AI tạo sinh. Nền tảng này cung cấp cho doanh nghiệp các giải pháp chuỗi đầy đủ hiệu quả và linh hoạt cho R&D AI, lặp lại mô hình và triển khai công nghiệp. Là một nền tảng phát triển AI gốc đám mây, nền tảng này tận dụng sức mạnh tính toán linh hoạt và kiến ​​trúc phân tán của Tencent Cloud để đạt được vòng khép kín một cửa từ xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình đến triển khai, giải phóng hoạt động R&D AI khỏi những lo ngại về việc điều phối tài nguyên cơ bản. Nền tảng AI đa khung hỗ trợ các khung chính thống như TensorFlow và PyTorch, đáp ứng các yêu cầu ngăn xếp công nghệ khác nhau. Công cụ AutoML giúp giảm đáng kể rào cản đối với R&D AI thông qua kỹ thuật tính năng tự động và điều chỉnh siêu tham số. Hơn nữa, là một nền tảng đào tạo AI tạo sinh chuyên nghiệp, nền tảng này hỗ trợ hiệu quả việc đào tạo và suy luận các mô hình AI tạo sinh như mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình đa phương thức. Kết hợp với khả năng điều phối điện toán hiệu năng cao của nền tảng đào tạo mô hình AI, nó giúp tăng tốc độ lặp lại mô hình lên gấp nhiều lần. Cho dù doanh nghiệp đang xây dựng môi trường R&D AI chuyên dụng bằng nền tảng AI đa khung hay thúc đẩy phát triển mô hình sáng tạo thông qua nền tảng đào tạo AI tổng hợp, nền tảng phát triển AI gốc đám mây này, với sự tiện lợi của các công cụ AutoML và hiệu quả của nền tảng đào tạo mô hình AI, đóng vai trò là trụ cột cốt lõi cho việc triển khai AI trong công nghiệp.

Những câu hỏi thường gặp

H: Là kiến ​​trúc cốt lõi, nền tảng phát triển AI gốc trên nền tảng đám mây hỗ trợ đồng thời nhu cầu hiệu suất cao của cả nền tảng đào tạo mô hình AI và nền tảng đào tạo AI tạo sinh như thế nào?

A: Nền tảng phát triển AI gốc đám mây hoàn toàn thích ứng với các yêu cầu của cả hai kịch bản đào tạo thông qua tối ưu hóa kỹ thuật kép: Thứ nhất, kiến ​​trúc điện toán phân tán đàn hồi của nó cho phép nền tảng đào tạo mô hình AI điều phối động các tài nguyên, hỗ trợ đào tạo song song dữ liệu và mô hình song song quy mô lớn để đáp ứng nhu cầu lặp lại hiệu quả của các mô hình AI truyền thống. Thứ hai, để giải quyết các yêu cầu khắt khe của nền tảng đào tạo AI tạo sinh đối với bộ nhớ lớn và băng thông cao, nền tảng này tối ưu hóa hiệu quả truyền tải mạng và I/O lưu trữ. Kết hợp với việc lập lịch phối hợp các cụm GPU, nó giảm đáng kể các chu kỳ đào tạo cho các mô hình lớn. Đồng thời, nền tảng AI đa khung cho phép cả hai kịch bản đào tạo kết nối liền mạch với các khung chính thống, trong khi các công cụ AutoML cung cấp hỗ trợ tự động cho cả hai. Cho dù để phát triển mô hình truyền thống trên nền tảng đào tạo mô hình AI hay khám phá mô hình sáng tạo trên nền tảng đào tạo AI tạo sinh, cả hai đều có thể tận dụng các lợi thế về kiến ​​trúc của nền tảng phát triển AI gốc đám mây để triển khai hiệu quả.

H: Là thành phần cốt lõi của nền tảng phát triển AI gốc đám mây, các công cụ AutoML nâng cao hiệu quả R&D của nền tảng AI đa khung và nền tảng đào tạo mô hình AI như thế nào?

A: Các công cụ AutoML hỗ trợ nền tảng AI đa khung và nền tảng đào tạo mô hình AI thông qua khả năng tự động hóa đầu cuối: Trong nền tảng AI đa khung, chúng hỗ trợ xử lý trước dữ liệu tự động đa khung, trích xuất tính năng và lựa chọn mô hình, loại bỏ nhu cầu điều chỉnh thủ công theo các đặc điểm cụ thể của khung và giảm đáng kể độ phức tạp của hoạt động R&D đa khung. Trong nền tảng đào tạo mô hình AI, các chức năng nén mô hình và tinh chỉnh siêu tham số tự động của chúng giúp giảm chi phí thử và sai thủ công, chuyển đổi hoạt động đào tạo mô hình từ gỡ lỗi lặp lại nhiều lần sang khởi tạo chỉ bằng một cú nhấp chuột. Hơn nữa, các công cụ này hoạt động đồng bộ sâu sắc với nền tảng đào tạo AI tạo sinh, tự động hóa việc xử lý các tập dữ liệu đào tạo khổng lồ cho các mô hình tạo sinh. Kết hợp với khả năng điều phối sức mạnh tính toán của nền tảng phát triển AI gốc đám mây, chúng giúp lặp lại mô hình trên nền tảng đào tạo AI tạo sinh hiệu quả hơn. Sự kết hợp giữa tự động hóa nhiều lần + đa khung + đào tạo hiệu suất cao này nhân lên hiệu quả R&D của nền tảng phát triển AI gốc đám mây.

H: Khi doanh nghiệp lựa chọn nền tảng AI đa khung, sự tương tác giữa nền tảng đào tạo AI tạo sinh và nền tảng đào tạo mô hình AI được thể hiện như thế nào? Các công cụ AutoML có thể mang lại giá trị bổ sung nào?

A: Sự cộng hưởng giữa hai nền tảng này chủ yếu được thể hiện ở phạm vi bao phủ toàn kịch bản " + công nghệ tái sử dụngddhhh: Nền tảng AI đa khung cung cấp một môi trường R&D thống nhất cho cả nền tảng đào tạo AI tạo sinh và nền tảng đào tạo mô hình AI. Các doanh nghiệp không cần phải xây dựng các nền tảng riêng biệt cho các loại mô hình khác nhau, giúp giảm chi phí vận hành. Ngoài ra, hai nền tảng đào tạo có thể chia sẻ các mô-đun cốt lõi như xử lý và triển khai dữ liệu, cho phép tái sử dụng các khả năng kỹ thuật. Các công cụ AutoML khuếch đại thêm giá trị cộng hưởng này: một mặt, chúng cung cấp các quy trình làm việc tự động được chuẩn hóa cho cả hai nền tảng đào tạo, đảm bảo các hoạt động R&D thống nhất; mặt khác, các thư viện mô hình tích hợp và thuật toán tối ưu hóa của chúng có thể thích ứng với cả mô hình AI truyền thống và mô hình AI tạo sinh, cho phép kinh nghiệm tối ưu hóa tích lũy trên nền tảng đào tạo mô hình AI được chuyển giao nhanh chóng sang nền tảng đào tạo AI tạo sinh. Là một khả năng cốt lõi của nền tảng phát triển AI gốc đám mây, sự cộng hưởng này cho phép các doanh nghiệp thúc đẩy hiệu quả việc triển khai hoạt động kinh doanh AI truyền thống đồng thời triển khai nhanh chóng các cải tiến AI tạo sinh, tận dụng tối đa các lợi thế linh hoạt của nền tảng AI đa khung.