텐센트 클라우드 티.티. 플랫폼

텐센트 구름 TI는 엔드 투 엔드 일체 포함 연구 개발에 중점을 둔 클라우드 네이티브 일체 포함 개발 플랫폼입니다. 완벽한 기능을 갖춘 일체 포함 모델 학습 플랫폼이자 다양한 R&D 요구를 지원하는 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼으로, 자동화된 머신 러닝 도구와 생성형 일체 포함 학습 플랫폼의 핵심 기능을 통합합니다. 기업에 일체 포함 R&D, 모델 반복 및 산업 구현을 위한 효율적이고 유연한 풀체인 솔루션을 제공합니다. 클라우드 네이티브 일체 포함 개발 플랫폼으로서 텐센트 Cloud의 탄력적인 컴퓨팅 성능과 분산 아키텍처를 활용하여 데이터 처리 및 모델 학습부터 배포까지 원스톱 폐쇄 루프를 구축하여 일체 포함 R&D에서 기반 리소스 오케스트레이션에 대한 우려를 해소합니다. 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼은 텐서플로우 및 PyTorch와 같은 주류 프레임워크를 지원하여 다양한 기술 스택 요구 사항을 충족합니다. 오토ML 도구는 자동화된 피처 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 일체 포함 R&D의 장벽을 크게 낮춰줍니다. 또한, 전문적인 생성형 일체 포함 학습 플랫폼으로서 대규모 언어 모델 및 멀티모달 모델과 같은 생성형 일체 포함 모델의 학습 및 추론을 효율적으로 지원합니다. 일체 포함 모델 학습 플랫폼의 고성능 컴퓨팅 오케스트레이션과 결합하여 모델 반복 속도를 몇 배나 향상시킵니다. 기업이 멀티 프레임워크 일체 포함 플랫폼을 사용하여 전담 일체 포함 R&D 환경을 구축하든, 생성형 일체 포함 학습 플랫폼을 통해 혁신적인 모델 개발을 추진하든, 오토ML 도구의 편의성과 일체 포함 모델 학습 플랫폼의 효율성을 갖춘 이 클라우드 네이티브 일체 포함 개발 플랫폼은 산업 일체 포함 구현의 핵심 역할을 합니다.

자주 묻는 질문

질문: 핵심 아키텍처로서 클라우드 기반 일체 포함 개발 플랫폼은 어떻게 일체 포함 모델 학습 플랫폼과 생성형 일체 포함 학습 플랫폼의 고성능 요구 사항을 동시에 지원합니까?

A: 클라우드 네이티브 일체 포함 개발 플랫폼은 두 가지 기술 최적화를 통해 두 가지 학습 시나리오의 요구 사항을 완벽하게 충족합니다. 첫째, 탄력적인 분산 컴퓨팅 아키텍처를 통해 일체 포함 모델 학습 플랫폼이 리소스를 동적으로 조정하여 대규모 데이터 병렬 및 모델 병렬 학습을 지원함으로써 기존 일체 포함 모델의 효율적인 반복 요구 사항을 충족합니다. 둘째, 생성형 일체 포함 학습 플랫폼의 높은 메모리 및 고대역폭에 대한 엄격한 요구 사항을 충족하기 위해 플랫폼은 스토리지 I/O 및 네트워크 전송 효율성을 최적화합니다. 그래픽 카드 클러스터의 조정된 스케줄링과 결합하여 대규모 모델의 학습 주기를 크게 단축합니다. 동시에, 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼은 두 학습 시나리오 모두 주류 프레임워크와 원활하게 연결될 수 있도록 지원하며, 오토ML 도구는 두 가지 모두에 대한 자동화된 지원을 제공합니다. 일체 포함 모델 학습 플랫폼에서 기존 모델을 개발하든, 생성형 일체 포함 학습 플랫폼에서 혁신적인 모델을 탐색하든, 두 플랫폼 모두 클라우드 네이티브 일체 포함 개발 플랫폼의 아키텍처적 이점을 활용하여 효율적인 구현을 실현할 수 있습니다.

질문: 클라우드 기반 일체 포함 개발 플랫폼의 핵심 구성 요소로서 오토ML 도구는 어떻게 멀티 프레임워크 일체 포함 플랫폼과 일체 포함 모델 학습 플랫폼의 R&D 효율성을 향상시키나요?

A: 오토ML 도구는 엔드 투 엔드 자동화 기능을 통해 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼과 일체 포함 모델 학습 플랫폼을 강화합니다. 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼 내에서 오토ML 도구는 프레임워크 간 자동화된 데이터 전처리, 특징 추출 및 모델 선택을 지원하여 프레임워크별 특성에 대한 수동 조정의 필요성을 없애고 다중 프레임워크 R&D의 복잡성을 크게 줄입니다. 일체 포함 모델 학습 플랫폼에서는 자동화된 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 압축 기능을 통해 수동 시행착오 비용을 줄이고, 모델 학습을 "반복 디버깅"에서 "한번 클릭으로 시작하는 "로 전환합니다. 또한, 이러한 도구는 생성형 일체 포함 학습 플랫폼과 긴밀한 시너지 효과를 발휘하여 생성형 모델을 위한 대규모 학습 데이터 세트 처리를 자동화합니다. 클라우드 네이티브 일체 포함 개발 플랫폼의 컴퓨팅 성능 오케스트레이션과 결합되어 생성형 일체 포함 학습 플랫폼에서의 모델 반복 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. "자동화 + 다중 프레임워크 + 고성능 학습의 조합은 클라우드 기반 일체 포함 개발 플랫폼의 R&D 효율성을 배가시킵니다.

질문: 기업이 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼을 선택할 때, 생성형 일체 포함 학습 플랫폼과 일체 포함 모델 학습 플랫폼 간의 시너지는 어디에서 나타날까요? 오토ML 도구는 어떤 추가적인 가치를 제공할 수 있을까요?

A: 두 플랫폼 간의 시너지 효과는 으으으으 전체 시나리오 커버리지 + 기술 재사용에서 주로 입증됩니다. 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼은 생성형 일체 포함 학습 플랫폼과 일체 포함 모델 학습 플랫폼 모두에 통합된 R&D 환경을 제공합니다. 기업은 다양한 유형의 모델에 대해 별도의 플랫폼을 구축할 필요가 없으므로 운영 비용이 절감됩니다. 또한, 두 학습 플랫폼은 데이터 처리 및 배포와 같은 핵심 모듈을 공유하여 기술 역량을 재사용할 수 있습니다. 오토ML 도구는 이러한 시너지 효과를 더욱 증폭시킵니다. 한편으로는 두 학습 플랫폼 모두에 표준화된 자동화 워크플로를 제공하여 통합된 R&D 관행을 보장합니다. 다른 한편으로는 내장된 모델 라이브러리와 최적화 알고리즘이 기존 일체 포함 모델과 생성형 일체 포함 모델 모두에 적응할 수 있어 일체 포함 모델 학습 플랫폼에서 축적된 최적화 경험을 생성형 일체 포함 학습 플랫폼으로 신속하게 이전할 수 있습니다. 클라우드 기반 일체 포함 개발 플랫폼의 핵심 역량인 이러한 시너지 효과를 통해 기업은 기존 일체 포함 비즈니스 구현을 효율적으로 진행하는 동시에 생성적 일체 포함 혁신을 신속하게 구축하고 다중 프레임워크 일체 포함 플랫폼의 유연한 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.