Plataforma Tencent Cloud TI

A Tencent Cloud TI é uma plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem, focada em pesquisa e desenvolvimento de IA de ponta a ponta. Ela funciona tanto como uma plataforma completa de treinamento de modelos de IA quanto como uma plataforma de IA multiframework, que suporta diversas necessidades de P&D, integrando também as principais funcionalidades de ferramentas de aprendizado de máquina automatizado e uma plataforma de treinamento de IA generativa. A TI oferece às empresas soluções completas, eficientes e flexíveis para P&D de IA, iteração de modelos e implementação industrial. Como uma plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem, ela aproveita o poder computacional elástico e a arquitetura distribuída da Tencent Cloud para alcançar um ciclo fechado completo, desde o processamento de dados e treinamento de modelos até a implantação, liberando a P&D de IA das preocupações com a orquestração de recursos subjacentes. A plataforma de IA multiframework suporta frameworks populares como TensorFlow e PyTorch, atendendo a diferentes requisitos de pilha de tecnologia. A ferramenta AutoML reduz significativamente as barreiras para P&D de IA por meio da engenharia automatizada de recursos e ajuste de hiperparâmetros. Além disso, como uma plataforma profissional de treinamento de IA generativa, ela suporta com eficiência o treinamento e a inferência de modelos de IA generativa, como grandes modelos de linguagem e modelos multimodais. Combinada com a orquestração de computação de alto desempenho da plataforma de treinamento de modelos de IA, ela acelera a iteração do modelo em várias vezes. Seja para empresas que estão construindo ambientes dedicados de P&D em IA usando a plataforma de IA multiframework ou para empresas que estão avançando no desenvolvimento de modelos inovadores por meio da plataforma de treinamento de IA generativa, esta plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem, com a conveniência das ferramentas AutoML e a eficiência da plataforma de treinamento de modelos de IA, serve como um pilar fundamental para a implementação industrial da IA.

Perguntas frequentes

P: Como arquitetura central, de que forma a plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem suporta simultaneamente as demandas de alto desempenho tanto da plataforma de treinamento de modelos de IA quanto da plataforma de treinamento de IA generativa?

A: A plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem se adapta perfeitamente aos requisitos de ambos os cenários de treinamento por meio de otimizações técnicas duplas: Primeiro, sua arquitetura de computação distribuída elástica permite que a plataforma de treinamento de modelos de IA orquestre recursos dinamicamente, suportando treinamento paralelo de dados e de modelos em larga escala para atender às necessidades de iteração eficiente dos modelos de IA tradicionais. Segundo, para atender às demandas rigorosas da plataforma de treinamento de IA generativa por alta memória e alta largura de banda, a plataforma otimiza a eficiência de E/S de armazenamento e transmissão de rede. Aliada ao agendamento coordenado de clusters de GPUs, isso reduz significativamente os ciclos de treinamento para modelos grandes. Simultaneamente, a plataforma de IA multiframework permite que ambos os cenários de treinamento se conectem perfeitamente com as principais estruturas, enquanto as ferramentas de AutoML fornecem assistência automatizada para ambos. Seja para o desenvolvimento de modelos tradicionais na plataforma de treinamento de modelos de IA ou para a exploração de modelos inovadores na plataforma de treinamento de IA generativa, ambos podem aproveitar as vantagens arquitetônicas da plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem para uma implementação eficiente.

P: Como componente essencial da plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem, de que forma as ferramentas de AutoML aprimoram a eficiência de P&D da plataforma de IA multiframework e da plataforma de treinamento de modelos de IA?

A: As ferramentas AutoML potencializam a plataforma de IA multiframework e a plataforma de treinamento de modelos de IA por meio de recursos de automação de ponta a ponta: dentro da plataforma de IA multiframework, elas oferecem suporte ao pré-processamento automatizado de dados, extração de recursos e seleção de modelos entre frameworks, eliminando a necessidade de adaptação manual às características específicas de cada framework e reduzindo significativamente a complexidade da P&D multiframework. Na plataforma de treinamento de modelos de IA, suas funções automatizadas de ajuste de hiperparâmetros e compressão de modelos reduzem os custos de tentativa e erro manual, transformando o treinamento de modelos de uma depuração repetitiva para uma inicialização com um único clique. Além disso, essas ferramentas funcionam em profunda sinergia com a plataforma de treinamento de IA generativa, automatizando o processamento de conjuntos de dados de treinamento massivos para modelos generativos. Combinadas com a orquestração de poder computacional da plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem, elas tornam a iteração de modelos na plataforma de treinamento de IA generativa mais eficiente. Essa combinação de automação + multi-framework + treinamento de alto desempenho multiplica a eficiência de P&D da plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem.

P: Quando as empresas optam por uma plataforma de IA com múltiplas estruturas, onde se demonstra a sinergia entre a plataforma de treinamento de IA generativa e a plataforma de treinamento de modelos de IA? Que valor adicional as ferramentas de AutoML podem proporcionar?

A: A sinergia entre as duas é demonstrada principalmente na cobertura completa de cenários e na reutilização de tecnologia: a plataforma de IA multiframework oferece um ambiente unificado de P&D tanto para a plataforma de treinamento de IA generativa quanto para a plataforma de treinamento de modelos de IA. As empresas não precisam construir plataformas separadas para diferentes tipos de modelos, reduzindo os custos operacionais. Além disso, as duas plataformas de treinamento podem compartilhar módulos essenciais, como processamento e implantação de dados, permitindo a reutilização de recursos técnicos. As ferramentas de AutoML amplificam ainda mais esse valor sinérgico: por um lado, elas fornecem fluxos de trabalho automatizados padronizados para ambas as plataformas de treinamento, garantindo práticas unificadas de P&D; por outro lado, suas bibliotecas de modelos e algoritmos de otimização integrados podem se adaptar tanto a modelos de IA tradicionais quanto a modelos de IA generativa, permitindo que a experiência em otimização acumulada na plataforma de treinamento de modelos de IA seja rapidamente transferida para a plataforma de treinamento de IA generativa. Como uma capacidade essencial da plataforma de desenvolvimento de IA nativa da nuvem, essa sinergia permite que as empresas avancem de forma eficiente na implementação de negócios tradicionais de IA, ao mesmo tempo que implantam rapidamente inovações em IA generativa, aproveitando ao máximo as vantagens flexíveis da plataforma de IA multiframework.