简化训练和部署的复杂流程
在传统的AI模型研发流程中,科研人员需要经历一系列繁琐的环节,包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化以及模型部署等。这些环节不仅涉及数据工程、模型框架、算法开发、模型加速等多个技术领域,还要求科研人员熟练使用数据治理工具、数据标注工具、数据管理工具、数据读取工具等一系列专业工具组件。同时,他们还需处理这些工具与硬件环境、操作系统环境的适配问题,以及管理众多的依赖环境包。这一复杂过程不仅耗时耗力,而且大大提高了模型研发的使用成本和复杂程度。
慧聚一站式智算服务平台通过整合全链路的工具组件,实现了训练与部署流程的极大简化,为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼,只需专注于模型的核心研发工作。慧聚智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛,更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。
开箱即用,降低调优成本
大模型场景下训练数据处理和使用的过程尤为复杂。硬件层面,需确保编译环境、框架工具、依赖资源包等与硬件完美适配。软件层面,需保障操作系统、深度学习框架、编译器等软件工具的顺畅运行。针对大模型的训练和调优更是加剧了整个过程的复杂程度,同时伴随着大量的时间和算力资源的消耗。传统训练调优工具往往无法满足要求。
慧聚一站式智算服务平台为用户带来了便利,通过平台,用户无需进行任何额外的配置或调试,开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境,针对不同场景提供了多样化预置数据集,确保用户能够迅速投入工作。同时,平台集成了大模型微调训练工具,适用于专属大模型的快速训练。此外,平台还支持分布式训练和DeepSpeed加速框架,提供断点续训功能,支持小样本微调,使用户能够轻松定制专属模型,极大地降低了调优成本,提高了研发效率。
平台化全流程管理
AI训练的高效执行,依赖于大数据团队、数据标注团队、算法开发团队、性能优化团队以及算法工程化团队等多个专业角色的紧密协作。
慧聚一站式智算服务平台,一个集成化的平台化工具,将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上,提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。
管理者能够在平台上实现统一管理和查看,确保各环节的无缝衔接,让各角色参与者能借助平台完美协同工作,实现数据互通、环境互通,确保数据和模型安全,全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理,能显著提升企业整体工作效率,实现AI生产的流水线化运作。