Tencent Cloud TI Platform

Ang Tencent Cloud TI ay isang cloud-native AI development platform na nakatuon sa end-to-end AI research and development. Ito ay parehong ganap na tampok na AI model training platform at isang multi-framework AI platform na sumusuporta sa magkakaibang pangangailangan sa R&D, habang isinasama rin ang mga pangunahing kakayahan ng mga automated machine learning tool at isang generative AI training platform. Nagbibigay ito sa mga negosyo ng mahusay at nababaluktot na mga full-chain na solusyon para sa AI R&D, model iteration, at industrial na pagpapatupad. Bilang cloud-native AI development platform, ginagamit nito ang elastic computing power at distributed architecture ng Tencent Cloud para makamit ang one-stop closed loop mula sa pagpoproseso ng data at pagsasanay sa modelo hanggang sa deployment, na pinapalaya ang AI R&D mula sa mga alalahanin tungkol sa pinagbabatayan na resource orchestration. Sinusuportahan ng multi-framework AI platform ang mga pangunahing balangkas tulad ng TensorFlow at PyTorch, na tumutugon sa iba't ibang mga kinakailangan sa stack ng teknolohiya. Ang tool na AutoML ay makabuluhang nagpapababa sa hadlang sa AI R&D sa pamamagitan ng automated na feature engineering at hyperparameter tuning. Higit pa rito, bilang isang propesyonal na platform ng pagsasanay sa pagbuo ng AI, mahusay nitong sinusuportahan ang pagsasanay at paghihinuha ng mga modelo ng generative AI tulad ng mga modelo ng malalaking wika at mga modelong multimodal. Kasama ng high-performance computing orchestration ng AI model training platform, pinapabilis nito ang pag-ulit ng modelo nang ilang beses. Bumubuo man ang mga negosyo ng dedikadong AI R&D environment gamit ang multi-framework AI platform o pagsusulong ng makabagong pag-develop ng modelo sa pamamagitan ng generative AI training platform, ang cloud-native AI development platform na ito, na may kaginhawahan ng AutoML tools at ang kahusayan ng AI model training platform, ay nagsisilbing pangunahing pillar para sa industriyal na pagpapatupad ng AI.

Mga Madalas Itanong

T: Bilang pangunahing arkitektura, paano sabay na sinusuportahan ng cloud-native AI development platform ang mataas na performance na hinihingi ng AI model training platform at ang generative AI training platform?

A: Ang cloud-native AI development platform ay perpektong umaangkop sa mga kinakailangan ng parehong mga sitwasyon sa pagsasanay sa pamamagitan ng dalawahang teknikal na pag-optimize: Una, ang elastic distributed computing architecture nito ay nagbibigay-daan sa AI model training platform na dynamic na mag-orchestrate ng mga mapagkukunan, na sumusuporta sa malakihang data-parallel at model-parallel na pagsasanay upang matugunan ang mahusay na mga pangangailangan sa pag-ulit ng mga tradisyonal na modelo ng AI. Pangalawa, para matugunan ang mahigpit na pangangailangan ng generative AI training platform para sa mataas na memorya at mataas na bandwidth, ino-optimize ng platform ang storage I/O at network transmission efficiency. Kasama ng coordinated scheduling ng GPU clusters, makabuluhang binabawasan nito ang mga cycle ng pagsasanay para sa malalaking modelo. Sabay-sabay, binibigyang-daan ng multi-framework AI platform ang parehong mga senaryo ng pagsasanay na walang putol na kumonekta sa mga pangunahing balangkas, habang ang mga tool ng AutoML ay nagbibigay ng awtomatikong tulong para sa dalawa. Kung para sa tradisyonal na pag-develop ng modelo sa AI model training platform o innovative model exploration sa generative AI training platform, pareho silang magagamit ang architectural advantage ng cloud-native AI development platform para sa mahusay na pagpapatupad.

T: Bilang isang pangunahing bahagi ng cloud-native AI development platform, paano pinapahusay ng mga tool ng AutoML ang R&D na kahusayan ng multi-framework AI platform at ang AI model training platform?

A: Ang mga tool ng AutoML ay nagbibigay kapangyarihan sa multi-framework AI platform at AI model training platform sa pamamagitan ng end-to-end automation capabilities: Sa loob ng multi-framework AI platform, sinusuportahan nila ang cross-framework automated data preprocessing, feature extraction, at pagpili ng modelo, na inaalis ang pangangailangan para sa manual adaptation sa framework-specific na katangian at lubos na binabawasan ang pagiging kumplikado ng multi-framework na R&D. Sa AI model training platform, ang kanilang automated hyperparameter tuning at model compression function ay nagbabawas ng manu-manong trial-and-error na mga gastos, binabago ang model training mula "paulit-ulit na debugging" hanggang "one-click initiation." Higit pa rito, gumagana ang mga tool na ito sa malalim na synergy sa generative AI training platform, na nag-automate sa pagproseso ng napakalaking dataset ng pagsasanay para sa generative models datasets. Kasama ng computing power orchestration ng cloud-native AI development platform, ginagawa nilang mas mahusay ang pag-ulit ng modelo sa generative AI training platform. Ang kumbinasyong ito ng "automation + multi-framework + high-performance na pagsasanay" ay nagpaparami sa R&D na kahusayan ng cloud-native AI development platform.

T: Kapag pinili ng mga negosyo ang multi-framework AI platform, saan ipinapakita ang synergy sa pagitan ng generative AI training platform at AI model training platform? Anong karagdagang halaga ang maaaring ibigay ng mga tool ng AutoML?

A: Ang synergy sa pagitan ng dalawa ay pangunahing ipinapakita sa "full-scenario coverage + technology reuse": Ang multi-framework AI platform ay nagbibigay ng pinag-isang R&D environment para sa generative AI training platform at AI model training platform. Ang mga negosyo ay hindi kailangang bumuo ng hiwalay na mga platform para sa iba't ibang uri ng mga modelo, na binabawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo. Bilang karagdagan, ang dalawang platform ng pagsasanay ay maaaring magbahagi ng mga pangunahing module tulad ng pagpoproseso at pag-deploy ng data, na nagbibigay-daan sa muling paggamit ng mga teknikal na kakayahan. Ang mga tool ng AutoML ay higit na nagpapalakas sa synergistic na halaga na ito: sa isang banda, nagbibigay sila ng mga standardized na automated na daloy ng trabaho para sa parehong mga platform ng pagsasanay, na tinitiyak ang pinag-isang mga kasanayan sa R&D; sa kabilang banda, ang kanilang mga built-in na model library at optimization algorithm ay maaaring umangkop sa parehong tradisyonal na AI models at generative AI models, na nagpapahintulot sa optimization experience na naipon sa AI model training platform na mabilis na mailipat sa generative AI training platform. Bilang isang pangunahing kakayahan ng cloud-native AI development platform, ang synergy na ito ay nagbibigay-daan sa mga enterprise na mahusay na isulong ang pagpapatupad ng tradisyonal na negosyo ng AI habang mabilis na nagde-deploy ng generative AI innovation, na ganap na ginagamit ang mga flexible na bentahe ng multi-framework AI platform.