Tencent Cloud TI-Plattform

Tencent Cloud TI ist eine Cloud-native KI-Entwicklungsplattform mit Fokus auf umfassende KI-Forschung und -Entwicklung. Sie ist sowohl eine vollwertige KI-Modelltrainingsplattform als auch eine Multi-Framework-KI-Plattform, die vielfältige F&E-Anforderungen unterstützt und gleichzeitig die Kernfunktionen automatisierter Machine-Learning-Tools sowie einer Plattform für generatives KI-Training integriert. Unternehmen erhalten damit effiziente und flexible Komplettlösungen für KI-F&E, Modelliteration und industrielle Implementierung. Als Cloud-native KI-Entwicklungsplattform nutzt sie die elastische Rechenleistung und verteilte Architektur von Tencent Cloud, um einen geschlossenen Kreislauf von der Datenverarbeitung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung zu realisieren. So entfällt für die KI-F&E die Sorge um die zugrundeliegende Ressourcenverwaltung. Die Multi-Framework-KI-Plattform unterstützt gängige Frameworks wie TensorFlow und PyTorch und deckt damit unterschiedliche Technologie-Stack-Anforderungen ab. Das AutoML-Tool senkt die Hürden für KI-F&E durch automatisiertes Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning deutlich. Darüber hinaus unterstützt sie als professionelle Plattform für generatives KI-Training effizient das Training und die Inferenz von generativen KI-Modellen wie großen Sprachmodellen und multimodalen Modellen. In Kombination mit der leistungsstarken Rechenleistung der KI-Modelltrainingsplattform beschleunigt sie die Modelliteration um ein Vielfaches. Ob Unternehmen dedizierte KI-Forschungs- und Entwicklungsumgebungen mit der Multi-Framework-KI-Plattform aufbauen oder die Entwicklung innovativer Modelle durch die generative KI-Trainingsplattform vorantreiben – diese Cloud-native KI-Entwicklungsplattform mit dem Komfort von AutoML-Tools und der Effizienz der KI-Modelltrainingsplattform bildet eine zentrale Säule für die industrielle Implementierung von KI.

Häufig gestellte Fragen

F: Wie kann die Cloud-native KI-Entwicklungsplattform als Kernarchitektur gleichzeitig die hohen Leistungsanforderungen sowohl der KI-Modelltrainingsplattform als auch der generativen KI-Trainingsplattform erfüllen?

A: Die Cloud-native KI-Entwicklungsplattform passt sich durch zwei technische Optimierungen optimal an die Anforderungen beider Trainingsszenarien an: Erstens ermöglicht ihre elastische, verteilte Rechenarchitektur der KI-Modelltrainingsplattform die dynamische Ressourcenorchestrierung und unterstützt so umfangreiches daten- und modellparalleles Training, um den effizienten Iterationsbedarf traditioneller KI-Modelle zu decken. Zweitens optimiert die Plattform die Speicher-E/A und die Netzwerkübertragungseffizienz, um den hohen Anforderungen der generativen KI-Trainingsplattform hinsichtlich Speicher und Bandbreite gerecht zu werden. In Verbindung mit der koordinierten Planung von GPU-Clustern werden die Trainingszyklen für große Modelle signifikant reduziert. Gleichzeitig ermöglicht die Multi-Framework-KI-Plattform die nahtlose Anbindung beider Trainingsszenarien an gängige Frameworks, während AutoML-Tools automatisierte Unterstützung für beide bieten. Ob traditionelle Modellentwicklung auf der KI-Modelltrainingsplattform oder innovative Modellerforschung auf der generativen KI-Trainingsplattform – beide profitieren von den architektonischen Vorteilen der Cloud-nativen KI-Entwicklungsplattform für eine effiziente Implementierung.

F: Wie verbessern AutoML-Tools als Kernkomponente der Cloud-nativen KI-Entwicklungsplattform die F&E-Effizienz der Multi-Framework-KI-Plattform und der KI-Modelltrainingsplattform?

A: AutoML-Tools stärken die Multi-Framework-KI-Plattform und die KI-Modelltrainingsplattform durch durchgängige Automatisierungsfunktionen: Innerhalb der Multi-Framework-KI-Plattform unterstützen sie die frameworkübergreifende automatisierte Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Modellauswahl. Dadurch entfällt die Notwendigkeit der manuellen Anpassung an frameworkspezifische Eigenschaften, und die Komplexität der Multi-Framework-Forschung und -Entwicklung wird erheblich reduziert. Auf der KI-Modelltrainingsplattform verringern ihre automatisierten Hyperparameter-Optimierungs- und Modellkomprimierungsfunktionen den manuellen Aufwand für Trial-and-Error-Verfahren und transformieren das Modelltraining von wiederholtem Debugging zu einem Start mit nur einem Klick. Darüber hinaus arbeiten diese Tools eng mit der generativen KI-Trainingsplattform zusammen und automatisieren die Verarbeitung massiver Trainingsdatensätze für generative Modelle. In Kombination mit der Rechenleistungs-Orchestrierung der Cloud-nativen KI-Entwicklungsplattform machen sie die Modelliteration auf der generativen KI-Trainingsplattform effizienter. Diese Kombination aus Automatisierung, Multi-Framework und Hochleistungstraining steigert die Effizienz der Forschung und Entwicklung der Cloud-nativen KI-Entwicklungsplattform.

F: Wenn Unternehmen sich für eine KI-Plattform mit mehreren Frameworks entscheiden, wo zeigt sich die Synergie zwischen der Plattform für generatives KI-Training und der Plattform für KI-Modelltraining? Welchen Mehrwert können AutoML-Tools bieten?

A: Die Synergie zwischen den beiden zeigt sich vor allem in der umfassenden Szenarioabdeckung und der Wiederverwendung von Technologien: Die Multi-Framework-KI-Plattform bietet eine einheitliche F&E-Umgebung sowohl für die Trainingsplattform für generative KI als auch für die Trainingsplattform für KI-Modelle. Unternehmen müssen keine separaten Plattformen für verschiedene Modelltypen aufbauen, wodurch die Betriebskosten gesenkt werden. Darüber hinaus können die beiden Trainingsplattformen Kernmodule wie Datenverarbeitung und -bereitstellung gemeinsam nutzen, was die Wiederverwendung technischer Funktionen ermöglicht. AutoML-Tools verstärken diesen Synergieeffekt zusätzlich: Einerseits bieten sie standardisierte, automatisierte Workflows für beide Trainingsplattformen und gewährleisten so einheitliche F&E-Praktiken; andererseits können sich ihre integrierten Modellbibliotheken und Optimierungsalgorithmen sowohl an traditionelle als auch an generative KI-Modelle anpassen, sodass die auf der Trainingsplattform für KI-Modelle gesammelten Optimierungserfahrungen schnell auf die Trainingsplattform für generative KI übertragen werden können. Als Kernfunktion der Cloud-nativen KI-Entwicklungsplattform ermöglicht diese Synergie Unternehmen, die Implementierung traditioneller KI-Geschäftsmodelle effizient voranzutreiben und gleichzeitig generative KI-Innovationen schnell einzuführen, wobei die flexiblen Vorteile der Multi-Framework-KI-Plattform voll ausgeschöpft werden.