Platforma Tencent Cloud TI

Tencent Cloud TI je platforma za razvoj umetne inteligence, ki je vgrajena v oblak in je osredotočena na celovite raziskave in razvoj umetne inteligence. Je tako platforma za učenje modelov umetne inteligence z vsemi funkcijami kot tudi večogrodna platforma za učenje umetne inteligence, ki podpira različne potrebe raziskav in razvoja, hkrati pa integrira ključne zmogljivosti avtomatiziranih orodij za strojno učenje in generativne platforme za učenje umetne inteligence. Podjetjem zagotavlja učinkovite in prilagodljive rešitve celotne verige za raziskave in razvoj umetne inteligence, iteracije modelov in industrijsko implementacijo. Kot platforma za razvoj umetne inteligence, ki je vgrajena v oblak, izkorišča elastično računalniško moč in porazdeljeno arhitekturo Tencent Clouda za doseganje enotne zaprte zanke od obdelave podatkov in učenja modelov do uvajanja, s čimer raziskave in razvoj umetne inteligence osvobaja skrbi glede orkestracije osnovnih virov. Večogrodna platforma za učenje umetne inteligence podpira glavne ogrodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, ter zadovoljuje različne zahteve tehnološkega sklada. Orodje AutoML znatno znižuje ovire za raziskave in razvoj umetne inteligence z avtomatiziranim inženiringom funkcij in uglaševanjem hiperparametrov. Poleg tega kot profesionalna generativna platforma za učenje umetne inteligence učinkovito podpira učenje in sklepanje generativnih modelov umetne inteligence, kot so modeli velikih jezikov in multimodalni modeli. V kombinaciji z visokozmogljivo računalniško orkestracijo platforme za učenje modelov umetne inteligence to večkrat pospeši iteracijo modela. Ne glede na to, ali podjetja gradijo namenska okolja za raziskave in razvoj umetne inteligence z uporabo platforme umetne inteligence z več ogrodji ali pospešujejo razvoj inovativnih modelov prek generativne platforme za učenje umetne inteligence, ta platforma za razvoj umetne inteligence, ki je izvorna v oblaku, s priročnostjo orodij AutoML in učinkovitostjo platforme za učenje modelov umetne inteligence služi kot osrednji steber za industrijsko implementacijo umetne inteligence.

Pogosto zastavljena vprašanja

V: Kako platforma za razvoj umetne inteligence, ki je izvorna v oblaku, kot osrednja arhitektura hkrati podpira visokozmogljive zahteve tako platforme za usposabljanje modelov umetne inteligence kot generativne platforme za usposabljanje umetne inteligence?

A: Platforma za razvoj umetne inteligence, ki je v oblaku, se popolnoma prilagaja zahtevam obeh scenarijev usposabljanja z dvojno tehnično optimizacijo: Prvič, njena elastična porazdeljena računalniška arhitektura omogoča platformi za usposabljanje modelov umetne inteligence dinamično orkestriranje virov, kar podpira obsežno vzporedno podatkovno in modelno usposabljanje, da bi zadostila potrebam po učinkovitih iteracijah tradicionalnih modelov umetne inteligence. Drugič, da bi se spopadla s strogimi zahtevami generativne platforme za usposabljanje umetne inteligence po velikem pomnilniku in visoki pasovni širini, platforma optimizira učinkovitost vhodno/izhodnih operacij shranjevanja in omrežnega prenosa. Skupaj z usklajenim razporejanjem gruč GPU znatno skrajša cikle usposabljanja za velike modele. Hkrati večogrodna platforma umetne inteligence omogoča obema scenarijema usposabljanja nemoteno povezavo z glavnimi ogrodji, medtem ko orodja AutoML zagotavljajo avtomatizirano pomoč za oba. Ne glede na to, ali gre za tradicionalni razvoj modelov na platformi za usposabljanje modelov umetne inteligence ali za inovativno raziskovanje modelov na generativni platformi za usposabljanje umetne inteligence, lahko oba izkoristita arhitekturne prednosti platforme za razvoj umetne inteligence, ki je v oblaku, za učinkovito izvedbo.

V: Kako orodja AutoML kot osrednja komponenta platforme za razvoj umetne inteligence v oblaku izboljšujejo učinkovitost raziskav in razvoja platforme umetne inteligence z več ogrodji in platforme za usposabljanje modelov umetne inteligence?

A: Orodja AutoML opolnomočajo platformo umetne inteligence z več ogrodji in platformo za učenje modelov umetne inteligence s celovito avtomatizacijo: Znotraj platforme umetne inteligence z več ogrodji podpirajo avtomatizirano predobdelavo podatkov, ekstrakcijo značilnosti in izbiro modela med ogrodji, s čimer odpravljajo potrebo po ročnem prilagajanju značilnostim, specifičnim za ogrodje, in močno zmanjšujejo kompleksnost raziskav in razvoja z več ogrodji. V platformi za učenje modelov umetne inteligence njihove funkcije avtomatiziranega uglaševanja hiperparametrov in stiskanja modelov zmanjšujejo ročne stroške poskusov in napak, s čimer preoblikujejo učenje modelov iz d" ponavljajočega se odpravljanja napak" v d" zagon z enim klikom.d" Poleg tega ta orodja delujejo v tesni sinergiji z generativno platformo za učenje umetne inteligence in avtomatizirajo obdelavo ogromnih naborov podatkov za učenje generativnih modelov. V kombinaciji z orkestracijo računalniške moči platforme za razvoj umetne inteligence v oblaku omogočajo učinkovitejšo iteracijo modelov na generativni platformi za učenje umetne inteligence. Ta kombinacija d"avtomatike + več ogrodji + visokozmogljivega usposabljanjad" pomnoži učinkovitost raziskav in razvoja platforme za razvoj umetne inteligence v oblaku.

V: Kje se kaže sinergija med generativno platformo za usposabljanje umetne inteligence in platformo za usposabljanje modelov umetne inteligence, ko se podjetja odločijo za platformo z več ogrodji? Kakšno dodatno vrednost lahko zagotovijo orodja AutoML?

A: Sinergija med obema se kaže predvsem v "popolni pokritosti scenarijev + ponovni uporabi tehnologijeddhhh: Večogvirna platforma umetne inteligence zagotavlja enotno okolje za raziskave in razvoj tako za generativno platformo za usposabljanje umetne inteligence kot za platformo za usposabljanje modelov umetne inteligence. Podjetjem ni treba graditi ločenih platform za različne vrste modelov, kar zmanjšuje operativne stroške. Poleg tega si lahko obe platformi za usposabljanje delita osnovne module, kot sta obdelava podatkov in uvajanje, kar omogoča ponovno uporabo tehničnih zmogljivosti. Orodja AutoML še dodatno krepijo to sinergistično vrednost: po eni strani zagotavljajo standardizirane avtomatizirane poteke dela za obe platformi za usposabljanje, kar zagotavlja enotne prakse raziskav in razvoja; po drugi strani pa se lahko njihove vgrajene knjižnice modelov in optimizacijski algoritmi prilagodijo tako tradicionalnim modelom umetne inteligence kot generativnim modelom umetne inteligence, kar omogoča hiter prenos izkušenj z optimizacijo, zbranih na platformi za usposabljanje modelov umetne inteligence, na generativno platformo za usposabljanje umetne inteligence. Kot osrednja zmogljivost platforme za razvoj umetne inteligence, ki je izvorna v oblaku, ta sinergija omogoča podjetjem, da učinkovito pospešijo izvajanje tradicionalnega poslovanja z umetno inteligenco, hkrati pa hitro uvajajo inovacije generativne umetne inteligence, pri čemer v celoti izkoriščajo prilagodljive prednosti večogvirne platforme umetne inteligence.