Plataforma TI de Tencent Cloud

Tencent Cloud TI es una plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube, centrada en la investigación y el desarrollo integral de IA. Es a la vez una plataforma completa de entrenamiento de modelos de IA y una plataforma de IA multiframework que satisface diversas necesidades de I+D, a la vez que integra las capacidades principales de las herramientas de aprendizaje automático automatizado y una plataforma de entrenamiento de IA generativa. Proporciona a las empresas soluciones integrales, eficientes y flexibles para la I+D de IA, la iteración de modelos y la implementación industrial. Como plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube, aprovecha la potencia computacional elástica y la arquitectura distribuida de Tencent Cloud para lograr un ciclo cerrado integral desde el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación, liberando al departamento de I+D de IA de las preocupaciones sobre la orquestación de recursos subyacentes. Esta plataforma de IA multiframework es compatible con frameworks convencionales como TensorFlow y PyTorch, satisfaciendo así los requisitos de diferentes stacks tecnológicos. La herramienta AutoML reduce significativamente las barreras para la I+D de IA mediante la ingeniería automatizada de características y el ajuste de hiperparámetros. Además, como plataforma profesional de entrenamiento de IA generativa, facilita el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA generativos, como modelos de lenguaje extensos y modelos multimodales. Combinado con la orquestación de computación de alto rendimiento de la plataforma de entrenamiento de modelos de IA, acelera considerablemente la iteración de los modelos. Tanto si las empresas crean entornos dedicados de I+D de IA utilizando la plataforma de IA multiframework como si impulsan el desarrollo de modelos innovadores mediante la plataforma de entrenamiento de IA generativa, esta plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube, con la comodidad de las herramientas AutoML y la eficiencia de la plataforma de entrenamiento de modelos de IA, constituye un pilar fundamental para la implementación industrial de la IA.

Preguntas frecuentes

P: Como arquitectura central, ¿cómo la plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube respalda simultáneamente las demandas de alto rendimiento de la plataforma de entrenamiento de modelos de IA y de la plataforma de entrenamiento de IA generativa?

R: La plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube se adapta perfectamente a los requisitos de ambos escenarios de entrenamiento mediante dos optimizaciones técnicas: en primer lugar, su arquitectura de computación distribuida elástica permite que la plataforma de entrenamiento de modelos de IA organice recursos dinámicamente, lo que permite el entrenamiento paralelo de datos y modelos a gran escala para satisfacer las necesidades de iteración eficiente de los modelos de IA tradicionales. En segundo lugar, para abordar las exigentes demandas de la plataforma de entrenamiento de IA generativa en cuanto a memoria y ancho de banda elevados, la plataforma optimiza la E/S de almacenamiento y la eficiencia de la transmisión de red. Junto con la programación coordinada de clústeres de GPU, reduce significativamente los ciclos de entrenamiento para modelos grandes. Simultáneamente, la plataforma de IA multiframework permite que ambos escenarios de entrenamiento se conecten sin problemas con los frameworks convencionales, mientras que las herramientas AutoML proporcionan asistencia automatizada para ambos. Ya sea para el desarrollo de modelos tradicionales en la plataforma de entrenamiento de modelos de IA o para la exploración de modelos innovadores en la plataforma de entrenamiento de IA generativa, ambos pueden aprovechar las ventajas arquitectónicas de la plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube para una implementación eficiente.

P: Como componente central de la plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube, ¿cómo mejoran las herramientas AutoML la eficiencia de I+D de la plataforma de IA de múltiples marcos y la plataforma de entrenamiento de modelos de IA?

R: Las herramientas AutoML potencian la plataforma de IA multiframework y la plataforma de entrenamiento de modelos de IA mediante capacidades de automatización de extremo a extremo: Dentro de la plataforma de IA multiframework, admiten el preprocesamiento automatizado de datos, la extracción de características y la selección de modelos entre frameworks, eliminando la necesidad de adaptación manual a las características específicas de cada framework y reduciendo considerablemente la complejidad de la I+D multiframework. En la plataforma de entrenamiento de modelos de IA, sus funciones automatizadas de ajuste de hiperparámetros y compresión de modelos reducen los costos manuales de prueba y error, transformando el entrenamiento de modelos de "depuración repetida" a "inicio con un solo clic." Además, estas herramientas trabajan en profunda sinergia con la plataforma de entrenamiento de IA generativa, automatizando el procesamiento de conjuntos de datos de entrenamiento masivos para modelos generativos. Combinadas con la orquestación de la potencia computacional de la plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube, hacen que la iteración de modelos en la plataforma de entrenamiento de IA generativa sea más eficiente. Esta combinación de "automatización + multiframework + entrenamiento de alto rendimiento" multiplica la eficiencia de la I+D de la plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube.

P: Cuando las empresas eligen la plataforma de IA multiframework, ¿dónde se demuestra la sinergia entre la plataforma de entrenamiento de IA generativa y la plataforma de entrenamiento de modelos de IA? ¿Qué valor añadido pueden aportar las herramientas de AutoML?

R: La sinergia entre ambos se demuestra principalmente en la cobertura completa de escenarios y la tecnología reutilizada: La plataforma de IA multimarco proporciona un entorno de I+D unificado tanto para la plataforma de entrenamiento de IA generativa como para la plataforma de entrenamiento de modelos de IA. Las empresas no necesitan crear plataformas independientes para distintos tipos de modelos, lo que reduce los costes operativos. Además, las dos plataformas de entrenamiento pueden compartir módulos básicos, como el procesamiento y la implementación de datos, lo que permite la reutilización de capacidades técnicas. Las herramientas AutoML amplifican aún más este valor sinérgico: por un lado, proporcionan flujos de trabajo automatizados y estandarizados para ambas plataformas de entrenamiento, lo que garantiza prácticas unificadas de I+D; por otro lado, sus bibliotecas de modelos integradas y sus algoritmos de optimización pueden adaptarse tanto a los modelos de IA tradicionales como a los generativos, lo que permite transferir rápidamente la experiencia de optimización acumulada en la plataforma de entrenamiento de modelos de IA a la plataforma de entrenamiento de IA generativa. Como capacidad básica de la plataforma de desarrollo de IA nativa de la nube, esta sinergia permite a las empresas avanzar de forma eficiente en la implementación del negocio de IA tradicional a la vez que implementan rápidamente la innovación en IA generativa, aprovechando al máximo las ventajas flexibles de la plataforma de IA multimarco.