Platform TI Tencent Cloud

Tencent Cloud TI adalah platform pengembangan AI berbasis cloud yang berfokus pada riset dan pengembangan AI menyeluruh. Platform ini merupakan platform pelatihan model AI berfitur lengkap sekaligus platform AI multi-kerangka kerja yang mendukung beragam kebutuhan R&D, sekaligus mengintegrasikan kapabilitas inti alat pembelajaran mesin otomatis dan platform pelatihan AI generatif. Platform ini menyediakan solusi rantai penuh yang efisien dan fleksibel bagi perusahaan untuk R&D AI, iterasi model, dan implementasi industri. Sebagai platform pengembangan AI berbasis cloud, platform ini memanfaatkan daya komputasi elastis dan arsitektur terdistribusi Tencent Cloud untuk mencapai siklus tertutup terpadu mulai dari pemrosesan data dan pelatihan model hingga penerapan, sehingga membebaskan R&D AI dari kekhawatiran tentang orkestrasi sumber daya yang mendasarinya. Platform AI multi-kerangka kerja ini mendukung kerangka kerja utama seperti TensorFlow dan PyTorch, yang memenuhi berbagai persyaratan tumpukan teknologi. Alat AutoML secara signifikan menurunkan hambatan untuk R&D AI melalui rekayasa fitur otomatis dan penyetelan hiperparameter. Lebih lanjut, sebagai platform pelatihan AI generatif profesional, platform ini secara efisien mendukung pelatihan dan inferensi model AI generatif seperti model bahasa besar dan model multimodal. Dikombinasikan dengan orkestrasi komputasi berkinerja tinggi dari platform pelatihan model AI, platform ini mempercepat iterasi model hingga beberapa kali lipat. Baik perusahaan sedang membangun lingkungan R&D AI khusus menggunakan platform AI multi-kerangka kerja maupun memajukan pengembangan model inovatif melalui platform pelatihan AI generatif, platform pengembangan AI berbasis cloud ini, dengan kemudahan penggunaan perangkat AutoML dan efisiensi platform pelatihan model AI, berfungsi sebagai pilar inti implementasi AI di industri.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

T: Sebagai arsitektur inti, bagaimana platform pengembangan AI berbasis cloud secara bersamaan mendukung tuntutan kinerja tinggi dari platform pelatihan model AI dan platform pelatihan AI generatif?

A: Platform pengembangan AI berbasis cloud ini beradaptasi sempurna dengan persyaratan kedua skenario pelatihan melalui dua optimasi teknis: Pertama, arsitektur komputasi terdistribusi yang elastis memungkinkan platform pelatihan model AI untuk mengorkestrasi sumber daya secara dinamis, mendukung pelatihan paralel data dan paralel model berskala besar untuk memenuhi kebutuhan iterasi yang efisien dari model AI tradisional. Kedua, untuk memenuhi tuntutan ketat platform pelatihan AI generatif akan memori dan bandwidth tinggi, platform ini mengoptimalkan I/O penyimpanan dan efisiensi transmisi jaringan. Dikombinasikan dengan penjadwalan klaster GPU yang terkoordinasi, platform ini secara signifikan mengurangi siklus pelatihan untuk model besar. Di saat yang sama, platform AI multi-kerangka kerja memungkinkan kedua skenario pelatihan terhubung secara mulus dengan kerangka kerja utama, sementara alat AutoML menyediakan bantuan otomatis untuk keduanya. Baik untuk pengembangan model tradisional pada platform pelatihan model AI maupun eksplorasi model inovatif pada platform pelatihan AI generatif, keduanya dapat memanfaatkan keunggulan arsitektur platform pengembangan AI berbasis cloud untuk implementasi yang efisien.

T: Sebagai komponen inti dari platform pengembangan AI berbasis cloud, bagaimana alat AutoML meningkatkan efisiensi R&D pada platform AI multi-kerangka kerja dan platform pelatihan model AI?

A: Alat AutoML memberdayakan platform AI multi-kerangka kerja dan platform pelatihan model AI melalui kemampuan otomatisasi menyeluruh: Dalam platform AI multi-kerangka kerja, alat-alat ini mendukung pra-pemrosesan data otomatis lintas-kerangka kerja, ekstraksi fitur, dan pemilihan model, sehingga menghilangkan kebutuhan adaptasi manual terhadap karakteristik khusus kerangka kerja dan sangat mengurangi kompleksitas litbang multi-kerangka kerja. Dalam platform pelatihan model AI, fungsi penyetelan hiperparameter otomatis dan kompresi modelnya mengurangi biaya coba-coba manual, mengubah pelatihan model dari proses debug berulang menjadi inisiasi satu-klik. Lebih lanjut, alat-alat ini bekerja dalam sinergi yang mendalam dengan platform pelatihan AI generatif, mengotomatiskan pemrosesan set data pelatihan yang sangat besar untuk model generatif. Dikombinasikan dengan orkestrasi daya komputasi platform pengembangan AI berbasis cloud, alat-alat ini membuat iterasi model pada platform pelatihan AI generatif lebih efisien. Kombinasi "automation + multi-framework + pelatihan berkinerja tinggi ini melipatgandakan efisiensi R&D pada platform pengembangan AI berbasis cloud.

T: Ketika perusahaan memilih platform AI multi-kerangka kerja, di mana sinergi antara platform pelatihan AI generatif dan platform pelatihan model AI terlihat? Nilai tambah apa yang dapat diberikan oleh alat AutoML?

J: Sinergi antara keduanya terutama ditunjukkan dalam cakupan skenario penuh + penggunaan kembali teknologi. Platform AI multi-kerangka kerja menyediakan lingkungan R&D terpadu untuk platform pelatihan AI generatif dan platform pelatihan model AI. Perusahaan tidak perlu membangun platform terpisah untuk berbagai jenis model, sehingga mengurangi biaya operasional. Selain itu, kedua platform pelatihan dapat berbagi modul inti seperti pemrosesan dan penerapan data, yang memungkinkan penggunaan kembali kapabilitas teknis. Alat AutoML semakin memperkuat nilai sinergis ini: di satu sisi, keduanya menyediakan alur kerja otomatis terstandarisasi untuk kedua platform pelatihan, memastikan praktik R&D terpadu; di sisi lain, pustaka model dan algoritma optimasi bawaannya dapat beradaptasi dengan model AI tradisional maupun model AI generatif, sehingga pengalaman optimasi yang terakumulasi pada platform pelatihan model AI dapat dengan cepat ditransfer ke platform pelatihan AI generatif. Sebagai kapabilitas inti dari platform pengembangan AI berbasis cloud, sinergi ini memungkinkan perusahaan untuk memajukan implementasi bisnis AI tradisional secara efisien sekaligus menerapkan inovasi AI generatif dengan cepat, memanfaatkan sepenuhnya keunggulan fleksibel dari platform AI multi-kerangka kerja.