Plateforme Tencent Cloud TI

Tencent Cloud TI est une plateforme de développement d'IA native du cloud, axée sur la recherche et le développement en IA de bout en bout. À la fois plateforme complète d'entraînement de modèles d'IA et plateforme d'IA multi-frameworks, elle répond à divers besoins de R&D tout en intégrant les fonctionnalités clés d'outils d'apprentissage automatique et d'une plateforme d'entraînement d'IA générative. Elle offre aux entreprises des solutions complètes, efficaces et flexibles pour la R&D en IA, l'itération de modèles et leur mise en œuvre industrielle. En tant que plateforme de développement d'IA native du cloud, elle exploite la puissance de calcul élastique et l'architecture distribuée de Tencent Cloud pour créer un cycle complet, du traitement des données à l'entraînement des modèles et au déploiement, libérant ainsi la R&D en IA des contraintes liées à l'orchestration des ressources sous-jacentes. La plateforme d'IA multi-frameworks prend en charge les principaux frameworks tels que TensorFlow et PyTorch, répondant ainsi aux exigences des différentes piles technologiques. L'outil AutoML simplifie considérablement la R&D en IA grâce à l'ingénierie automatisée des caractéristiques et au réglage des hyperparamètres. De plus, en tant que plateforme professionnelle d'entraînement d'IA générative, elle prend en charge efficacement l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA génératifs, tels que les grands modèles de langage et les modèles multimodaux. Associée à l'orchestration de calcul haute performance de la plateforme d'entraînement de modèles d'IA, elle accélère considérablement l'itération des modèles. Que les entreprises mettent en place des environnements de R&D dédiés à l'IA grâce à la plateforme d'IA multi-framework ou qu'elles développent des modèles innovants via la plateforme d'entraînement d'IA générative, cette plateforme de développement d'IA native du cloud, alliant la simplicité des outils AutoML à l'efficacité de la plateforme d'entraînement de modèles d'IA, constitue un pilier essentiel du déploiement industriel de l'IA.

Foire aux questions

Q : Comment la plateforme de développement d'IA native du cloud, en tant qu'architecture de base, prend-elle simultanément en charge les exigences de haute performance de la plateforme d'entraînement des modèles d'IA et de la plateforme d'entraînement de l'IA générative ?

A: La plateforme de développement d'IA native du cloud s'adapte parfaitement aux exigences des deux scénarios d'entraînement grâce à une double optimisation technique : premièrement, son architecture de calcul distribuée et élastique permet à la plateforme d'entraînement des modèles d'IA d'orchestrer dynamiquement les ressources, prenant en charge l'entraînement parallèle des données et des modèles à grande échelle afin de répondre aux besoins d'itération efficaces des modèles d'IA traditionnels. Deuxièmement, pour répondre aux exigences strictes de la plateforme d'entraînement d'IA générative en matière de mémoire et de bande passante élevées, la plateforme optimise l'efficacité des E/S de stockage et de la transmission réseau. Associée à une planification coordonnée des clusters GPU, elle réduit considérablement les cycles d'entraînement pour les grands modèles. Parallèlement, la plateforme d'IA multi-framework permet aux deux scénarios d'entraînement de se connecter facilement aux principaux frameworks, tandis que les outils AutoML fournissent une assistance automatisée pour les deux. Qu'il s'agisse du développement de modèles traditionnels sur la plateforme d'entraînement des modèles d'IA ou de l'exploration de modèles innovants sur la plateforme d'entraînement d'IA générative, les deux peuvent tirer parti des avantages architecturaux de la plateforme de développement d'IA native du cloud pour une mise en œuvre efficace.

Q : En tant que composante essentielle de la plateforme de développement d'IA native du cloud, comment les outils AutoML améliorent-ils l'efficacité de la R&D de la plateforme d'IA multi-framework et de la plateforme d'entraînement des modèles d'IA ?

A: Les outils AutoML optimisent la plateforme d'IA multi-framework et la plateforme d'entraînement de modèles d'IA grâce à des capacités d'automatisation de bout en bout : au sein de la plateforme d'IA multi-framework, ils prennent en charge le prétraitement automatisé des données, l'extraction de caractéristiques et la sélection de modèles inter-frameworks, éliminant ainsi le besoin d'adaptation manuelle aux spécificités de chaque framework et réduisant considérablement la complexité de la R&D multi-framework. Dans la plateforme d'entraînement de modèles d'IA, leurs fonctions automatisées d'optimisation des hyperparamètres et de compression des modèles réduisent les coûts liés aux essais et erreurs manuels, transformant l'entraînement des modèles, auparavant fastidieux, en un processus d'initiation en un clic. De plus, ces outils fonctionnent en étroite synergie avec la plateforme d'entraînement d'IA générative, automatisant le traitement de vastes ensembles de données d'entraînement pour les modèles génératifs. Combinés à l'orchestration de la puissance de calcul de la plateforme de développement d'IA native du cloud, ils rendent l'itération des modèles sur la plateforme d'entraînement d'IA générative plus efficace. Cette combinaison d'automatisation + multi-framework + entraînement haute performance multiplie l'efficacité de la R&D de la plateforme de développement d'IA native du cloud.

Q : Lorsque les entreprises choisissent une plateforme d'IA multi-framework, comment se manifeste la synergie entre la plateforme d'entraînement de l'IA générative et la plateforme d'entraînement des modèles d'IA ? Quelle valeur ajoutée peuvent apporter les outils AutoML ?

A : La synergie entre les deux se manifeste principalement par une couverture complète des scénarios et une réutilisation des technologies : la plateforme d'IA multi-framework offre un environnement de R&D unifié pour la plateforme d'entraînement d'IA générative et la plateforme d'entraînement de modèles d'IA. Les entreprises n'ont plus besoin de développer des plateformes distinctes pour différents types de modèles, ce qui réduit leurs coûts opérationnels. De plus, les deux plateformes d'entraînement peuvent partager des modules essentiels tels que le traitement et le déploiement des données, permettant ainsi la réutilisation des capacités techniques. Les outils AutoML renforcent encore cette synergie : d'une part, ils fournissent des flux de travail automatisés et standardisés pour les deux plateformes d'entraînement, garantissant des pratiques de R&D unifiées ; d'autre part, leurs bibliothèques de modèles intégrées et leurs algorithmes d'optimisation s'adaptent aux modèles d'IA traditionnels et aux modèles d'IA générative, permettant un transfert rapide de l'expérience d'optimisation acquise sur la plateforme d'entraînement de modèles d'IA vers la plateforme d'entraînement d'IA générative. En tant que capacité essentielle de la plateforme de développement d'IA native du cloud, cette synergie permet aux entreprises de faire progresser efficacement la mise en œuvre des activités traditionnelles d'IA tout en déployant rapidement l'innovation en matière d'IA générative, en tirant pleinement parti des avantages flexibles de la plateforme d'IA multi-framework.