Tencent Cloud TI-platform

Tencent Cloud TI is een cloud-native AI-ontwikkelingsplatform gericht op end-to-end AI-onderzoek en -ontwikkeling. Het is zowel een volledig uitgerust AI-modeltrainingsplatform als een multi-framework AI-platform dat diverse R&D-behoeften ondersteunt, terwijl het ook de kernmogelijkheden van geautomatiseerde machine learning-tools en een generatief AI-trainingsplatform integreert. Het biedt bedrijven efficiënte en flexibele full-chain-oplossingen voor AI R&D, modeliteratie en industriële implementatie. Als cloud-native AI-ontwikkelingsplatform benut het de elastische rekenkracht en gedistribueerde architectuur van Tencent Cloud om een ​​one-stop closed loop te creëren van dataverwerking en modeltraining tot implementatie, waardoor AI R&D zich geen zorgen hoeft te maken over de orkestratie van onderliggende resources. Het multi-framework AI-platform ondersteunt gangbare frameworks zoals TensorFlow en PyTorch en voldoet aan de eisen van verschillende technologiestacks. De AutoML-tool verlaagt de drempel voor AI R&D aanzienlijk door middel van geautomatiseerde feature engineering en hyperparameter-afstemming. Bovendien ondersteunt het, als professioneel generatief AI-trainingsplatform, efficiënt de training en inferentie van generatieve AI-modellen, zoals grote taalmodellen en multimodale modellen. In combinatie met de high-performance computing-orkestratie van het AI-modeltrainingsplatform versnelt het de modeliteratie met een factor 1. Of bedrijven nu specifieke AI R&D-omgevingen bouwen met behulp van het multi-framework AI-platform of innovatieve modelontwikkeling bevorderen via het generatieve AI-trainingsplatform, dit cloud-native AI-ontwikkelingsplatform, met het gemak van AutoML-tools en de efficiëntie van het AI-modeltrainingsplatform, vormt een belangrijke pijler voor de industriële implementatie van AI.

Veelgestelde vragen

V: Hoe ondersteunt het cloud-native AI-ontwikkelingsplatform als kernarchitectuur tegelijkertijd de hoge prestatievereisten van zowel het AI-modeltrainingsplatform als het generatieve AI-trainingsplatform?

A: Het cloud-native AI-ontwikkelplatform past zich perfect aan de vereisten van beide trainingsscenario's aan dankzij twee technische optimalisaties: Ten eerste stelt de elastische, gedistribueerde computerarchitectuur het AI-modeltrainingsplatform in staat om resources dynamisch te orkestreren en grootschalige data-parallelle en model-parallelle training te ondersteunen om te voldoen aan de efficiënte iteratiebehoeften van traditionele AI-modellen. Ten tweede optimaliseert het platform de opslag-I/O en de efficiëntie van netwerktransmissie om te voldoen aan de strenge eisen van het generatieve AI-trainingsplatform voor veel geheugen en hoge bandbreedte. In combinatie met gecoördineerde planning van GPU-clusters verkort het de trainingscycli voor grote modellen aanzienlijk. Tegelijkertijd zorgt het multi-framework AI-platform ervoor dat beide trainingsscenario's naadloos aansluiten op gangbare frameworks, terwijl AutoML-tools geautomatiseerde ondersteuning bieden voor beide. Of het nu gaat om traditionele modelontwikkeling op het AI-modeltrainingsplatform of innovatieve modelexploratie op het generatieve AI-trainingsplatform, beide kunnen de architectuurvoordelen van het cloud-native AI-ontwikkelplatform benutten voor een efficiënte implementatie.

V: Hoe verbeteren AutoML-tools als kernonderdeel van het cloud-native AI-ontwikkelingsplatform de R&D-efficiëntie van het multi-framework AI-platform en het AI-modeltrainingsplatform?

A: AutoML-tools versterken het multi-framework AI-platform en het AI-modeltrainingsplatform met end-to-end automatiseringsmogelijkheden: binnen het multi-framework AI-platform ondersteunen ze geautomatiseerde datavoorbewerking, feature-extractie en modelselectie over meerdere frames heen, waardoor handmatige aanpassing aan frameworkspecifieke kenmerken overbodig wordt en de complexiteit van multi-framework R&D aanzienlijk wordt verminderd. In het AI-modeltrainingsplatform verminderen hun geautomatiseerde hyperparameterafstemming en modelcompressiefuncties de kosten van handmatige trial-and-error, waardoor modeltraining transformeert van "herhaald debuggen" naar "one-click initiatie." Bovendien werken deze tools nauw samen met het generatieve AI-trainingsplatform en automatiseren ze de verwerking van enorme trainingsdatasets voor generatieve modellen. Gecombineerd met de rekenkrachtorkestratie van het cloud-native AI-ontwikkelingsplatform maken ze modeliteratie op het generatieve AI-trainingsplatform efficiënter. Deze combinatie van "automatisering + multi-framework + hoogwaardige training" vermenigvuldigt de R&D-efficiëntie van het cloud-native AI-ontwikkelingsplatform.

V: Wanneer bedrijven kiezen voor een multi-framework AI-platform, waar is dan de synergie tussen het generatieve AI-trainingsplatform en het AI-modeltrainingsplatform zichtbaar? Welke toegevoegde waarde kunnen AutoML-tools bieden?

A: De synergie tussen beide wordt voornamelijk aangetoond in "full-scenario coverage + technology reuse": Het multi-framework AI-platform biedt een uniforme R&D-omgeving voor zowel het generatieve AI-trainingsplatform als het AI-modeltrainingsplatform. Bedrijven hoeven geen aparte platforms te bouwen voor verschillende soorten modellen, wat de operationele kosten verlaagt. Bovendien kunnen de twee trainingsplatforms kernmodules zoals gegevensverwerking en implementatie delen, waardoor hergebruik van technische mogelijkheden mogelijk is. AutoML-tools versterken deze synergetische waarde verder: enerzijds bieden ze gestandaardiseerde geautomatiseerde workflows voor beide trainingsplatforms, wat zorgt voor uniforme R&D-praktijken; anderzijds kunnen hun ingebouwde modelbibliotheken en optimalisatiealgoritmen zich aanpassen aan zowel traditionele AI-modellen als generatieve AI-modellen, waardoor de optimalisatie-ervaring die is opgedaan op het AI-modeltrainingsplatform snel kan worden overgedragen naar het generatieve AI-trainingsplatform. Deze synergie is een kernfunctionaliteit van het cloud-native AI-ontwikkelingsplatform en zorgt ervoor dat ondernemingen de implementatie van traditionele AI-activiteiten efficiënt kunnen versnellen en tegelijkertijd snel generatieve AI-innovatie kunnen implementeren. Zo kunnen ze optimaal profiteren van de flexibele voordelen van het multi-framework AI-platform.