核心观点与关键数据
AI发展历程
- AI发展经历了从专家系统到深度学习，再到如今大模型时代的演进。
- 关键技术节点包括专家系统、感知机、BP算法、支持向量机、深度学习、Transformer等。
- 大模型时代以达特茅斯会议（1956年）为起点，经历了感知机（1957年）、深蓝（1995年）、AlphaGo（2016年）等里程碑事件。
业务挑战
- 大规模训练不稳定：GPU资源需求大，训练周期长，对平台稳定性要求高。
- 模型欠缺行业知识：通用大模型缺乏特定行业知识，难以落地实际业务。
- 资源调度管理难：算力资源有限，需求远超可用量，需要高效调度系统。
- 数据准备投入大：算法人员需投入60%以上时间进行数据清洗、标注等预处理。
核心需求
- 模型开发全生命周期：涵盖场景选型、模型构建、部署应用、资源采购、业务形态、数据评估等环节。
- TI-ONE平台覆盖：提供从训练数据准备到模型训练、知识挖掘、模型评测、模型管理、服务发布、性能评测、模型注册、模型发布、推理服务部署、应用联调、应用发布等全流程支持。
腾讯云TI平台
- 产品概述：基于腾讯AI能力和经验，提供全栈式AI开发服务平台，打通数据获取到AI应用开发全链路。
- 产品架构：包括机器学习平台TI-ONE（数据科学家）、AI应用服务平台TI-Matrix（AI应用开发者）、数据中心、能力平台、训练平台、应用中心、边缘中心等。
- 核心能力：涵盖数据服务、算法模型、基础设施、训练平台、应用服务平台等十大能力中心。
差异化竞争力
- 数据构建：提供3大类数据处理pipeline，100+细分任务的精调配比，灵活开源的pipeline代码脚本。
- 数据标注：灵活定义数据schema，自动生成多种大模型标注操作台，支持多种标注场景。
产品特色能力
- 稳定支持大规模分布式模型训练：通过云原生监控、故障迁移、异常POD驱逐、任务管理重启等机制保障训练稳定。
- 混合调度资源利用率提升策略：采用分时调度、抢占调度、弹性伸缩等策略，极致利用算力资源。
- 潮汐调度：基于调度方案，以分时、抢占、弹性伸缩等策略，实现100%算力资源利用。
- 支持三阶段模型评测：轻量体验、客观评测、主观评测，保障模型效果。
标杆案例
- 大模型精调案例：某互联网金融客户通过TI-ONE平台实现大模型精调，提升模型效果，降低资源成本。
- 推理加速案例：某互联销售管理公司通过TI-ACC加速工具，提升模型推理性能，降低用户成本。
研究结论
- TI-ONE平台提供一站式大模型精调解决方案，有效解决模型构建与应用中的挑战。
- 平台通过数据构建、数据标注、稳定训练、资源调度、推理加速等能力，助力客户降本增效。
- 标杆案例证明平台在大模型精调和推理加速方面的实用性和有效性。
