Piattaforma Tencent Cloud TI

Tencent Cloud TI è una piattaforma di sviluppo AI cloud-native focalizzata sulla ricerca e sviluppo end-to-end in ambito AI. È sia una piattaforma di training di modelli AI completa che una piattaforma AI multi-framework che supporta diverse esigenze di R&S, integrando al contempo le funzionalità principali di strumenti di machine learning automatizzati e una piattaforma di training AI generativa. Offre alle aziende soluzioni complete ed efficienti per la R&S in ambito AI, l'iterazione dei modelli e l'implementazione industriale. Come piattaforma di sviluppo AI cloud-native, sfrutta la potenza di calcolo elastica e l'architettura distribuita di Tencent Cloud per ottenere un ciclo chiuso completo, dall'elaborazione dei dati e dal training dei modelli fino all'implementazione, liberando la R&S in ambito AI dalle preoccupazioni relative all'orchestrazione delle risorse sottostanti. La piattaforma AI multi-framework supporta framework tradizionali come TensorFlow e PyTorch, soddisfacendo i requisiti di diversi stack tecnologici. Lo strumento AutoML riduce significativamente le barriere alla R&S in ambito AI attraverso l'ingegneria automatizzata delle feature e l'ottimizzazione degli iperparametri. Inoltre, in quanto piattaforma professionale di training per l'intelligenza artificiale generativa, supporta in modo efficiente il training e l'inferenza di modelli di intelligenza artificiale generativa, come modelli linguistici di grandi dimensioni e modelli multimodali. In combinazione con l'orchestrazione del calcolo ad alte prestazioni della piattaforma di training per modelli di intelligenza artificiale, accelera notevolmente l'iterazione dei modelli. Che le aziende stiano creando ambienti di ricerca e sviluppo dedicati all'intelligenza artificiale utilizzando la piattaforma di intelligenza artificiale multi-framework o promuovendo lo sviluppo di modelli innovativi attraverso la piattaforma di training per l'intelligenza artificiale generativa, questa piattaforma di sviluppo per l'intelligenza artificiale cloud-native, con la praticità degli strumenti AutoML e l'efficienza della piattaforma di training per modelli di intelligenza artificiale, funge da pilastro fondamentale per l'implementazione industriale dell'intelligenza artificiale.

Domande frequenti

D: In quanto architettura di base, in che modo la piattaforma di sviluppo AI cloud-native supporta simultaneamente le esigenze di elevate prestazioni sia della piattaforma di addestramento del modello AI sia della piattaforma di addestramento AI generativa?

R: La piattaforma di sviluppo AI cloud-native si adatta perfettamente ai requisiti di entrambi gli scenari di training grazie a una duplice ottimizzazione tecnica: in primo luogo, la sua architettura di calcolo distribuito elastico consente alla piattaforma di training dei modelli AI di orchestrare dinamicamente le risorse, supportando training paralleli su larga scala sia con dati che con modelli, per soddisfare le esigenze di iterazione efficiente dei modelli AI tradizionali. In secondo luogo, per soddisfare i severi requisiti della piattaforma di training AI generativa in termini di elevata memoria e larghezza di banda, la piattaforma ottimizza l'I/O di storage e l'efficienza della trasmissione di rete. Insieme alla pianificazione coordinata dei cluster GPU, riduce significativamente i cicli di training per i modelli di grandi dimensioni. Allo stesso tempo, la piattaforma AI multi-framework consente a entrambi gli scenari di training di connettersi perfettamente ai framework tradizionali, mentre gli strumenti AutoML forniscono assistenza automatizzata per entrambi. Sia per lo sviluppo di modelli tradizionali sulla piattaforma di training AI che per l'esplorazione di modelli innovativi sulla piattaforma di training AI generativa, entrambi possono sfruttare i vantaggi architetturali della piattaforma di sviluppo AI cloud-native per un'implementazione efficiente.

D: In quanto componente fondamentale della piattaforma di sviluppo AI cloud-native, in che modo gli strumenti AutoML migliorano l'efficienza di ricerca e sviluppo della piattaforma AI multi-framework e della piattaforma di addestramento dei modelli AI?

R: Gli strumenti AutoML potenziano la piattaforma di intelligenza artificiale multi-framework e la piattaforma di training dei modelli di intelligenza artificiale attraverso funzionalità di automazione end-to-end: all'interno della piattaforma di intelligenza artificiale multi-framework, supportano la pre-elaborazione automatizzata dei dati, l'estrazione delle feature e la selezione dei modelli multi-framework, eliminando la necessità di adattamento manuale alle caratteristiche specifiche del framework e riducendo notevolmente la complessità della ricerca e sviluppo multi-framework. Nella piattaforma di training dei modelli di intelligenza artificiale, le funzioni automatizzate di ottimizzazione degli iperparametri e di compressione dei modelli riducono i costi di tentativi ed errori manuali, trasformando il training dei modelli da un semplice debugging ripetuto a un avvio con un solo clic. Inoltre, questi strumenti lavorano in profonda sinergia con la piattaforma di training dell'intelligenza artificiale generativa, automatizzando l'elaborazione di enormi set di dati di training per modelli generativi. In combinazione con l'orchestrazione della potenza di calcolo della piattaforma di sviluppo dell'intelligenza artificiale cloud-native, rendono più efficiente l'iterazione dei modelli sulla piattaforma di training dell'intelligenza artificiale generativa. Questa combinazione di automazione + multi-framework + formazione ad alte prestazioni moltiplica l'efficienza di ricerca e sviluppo della piattaforma di sviluppo AI cloud-native.

D: Quando le aziende scelgono la piattaforma di intelligenza artificiale multi-framework, dove si dimostra la sinergia tra la piattaforma di addestramento dell'intelligenza artificiale generativa e la piattaforma di addestramento del modello di intelligenza artificiale? Quale valore aggiunto possono offrire gli strumenti AutoML?

R: La sinergia tra i due è dimostrata principalmente dalla copertura completa dello scenario + tecnologia riutilizzata: la piattaforma di intelligenza artificiale multi-framework fornisce un ambiente di ricerca e sviluppo unificato sia per la piattaforma di training dell'intelligenza artificiale generativa che per la piattaforma di training dei modelli di intelligenza artificiale. Le aziende non hanno bisogno di costruire piattaforme separate per diversi tipi di modelli, riducendo i costi operativi. Inoltre, le due piattaforme di training possono condividere moduli principali come l'elaborazione e la distribuzione dei dati, consentendo il riutilizzo delle capacità tecniche. Gli strumenti AutoML amplificano ulteriormente questo valore sinergico: da un lato, forniscono flussi di lavoro automatizzati standardizzati per entrambe le piattaforme di training, garantendo pratiche di ricerca e sviluppo unificate; dall'altro, le loro librerie di modelli e algoritmi di ottimizzazione integrati possono adattarsi sia ai modelli di intelligenza artificiale tradizionali che a quelli generativi, consentendo il rapido trasferimento dell'esperienza di ottimizzazione accumulata sulla piattaforma di training dei modelli di intelligenza artificiale alla piattaforma di training dell'intelligenza artificiale generativa. Questa sinergia, in quanto funzionalità fondamentale della piattaforma di sviluppo AI cloud-native, consente alle aziende di promuovere in modo efficiente l'implementazione delle attività di AI tradizionali, implementando al contempo rapidamente l'innovazione AI generativa, sfruttando appieno i vantaggi flessibili della piattaforma AI multi-framework.