Alibaba Cloud mullistaa generatiivisen tekoälyn palvelimettomilla ratkaisuilla

Alibaba Cloud mullistaa generatiivisen tekoälyn palvelimettomilla ratkaisuilla

Lähdesolmu: 3092243

esittely

Alibaba Cloud on uraauurtava siirto, joka on esitellyt palvelimettoman version Platform for AI-Elastic Algorithm Servicestä (PAI-EAS) AI & Big Data Summitissa Singaporessa. Tämän innovatiivisen palvelimettoman ratkaisun tavoitteena on tarjota kustannustehokas keino tekoälymallin käyttöönotolle ja johtopäätöksille yksilöille ja yrityksille, mikä mullistaa luovien tekoälyominaisuuksien maiseman.

Alibaba Cloud

Kehittyneen infrastruktuurin tarve generatiivisessa tekoälyssä

Luovien tekoälyominaisuuksien hyödyntäminen yrityksille on aina ollut haastavaa skaalautuvuuden, kustannusten ja joustavuuden vuoksi. Yritykset kamppailevat usein valitessaan fyysisen ja virtuaalisen infrastruktuurin välillä tekoälyn työtaakkaa varten. Keskeisiä haasteita ovat nopeat käyttöönotot ja laaja testaus sovelluksen optimaalisen suorituskyvyn varmistamiseksi.

Palvelimeton tietojenkäsittely: Pelin muuttaja tekoälyn työkuormissa

Näiden haasteiden voittamiseksi Alibaba Cloud kannattaa palvelimettoman tietojenkäsittelyn käyttöä. Tämän pilvilaskentamallin avulla kehittäjät voivat suorittaa tekoälyn työkuormia ilman palvelimien hallinnan vaivaa tai skaalautumisesta huolehtimista. Palvelimeton malli antaa käyttäjille mahdollisuuden hyödyntää laskentaresursseja tarpeen mukaan, jolloin fyysisen tai virtuaalisen palvelimen hallintaa ei tarvitse valvoa.

Alibaba Cloudin palvelimeton PAI-EAS-alusta

Alibaba Pilven palvelimeton PAI-EAS-alusta erottuu edukseen kustannustehokkaasta ratkaisusta. Käyttäjät voivat käyttää laskentaresursseja pyynnöstä, ja heitä laskutetaan vain käyttämistään resursseista. Tämä lähestymistapa lupaa 50 prosentin vähennyksen päättelykuluissa perinteisiin hinnoittelumalleihin verrattuna. Tällä hetkellä betatestauksessa oleva palvelimeton tarjonta tukee kuvien luontimallien käyttöönottoa, ja suunnitelmia on laajentaa maaliskuussa 2024 sisältämään näkyvät avoimen lähdekoodin suuret kielimallit (LLM) sellaisiin tehtäviin kuin kuvien segmentointi ja äänentunnistus.

Integroitu vektorimoottoriteknologia parantaa suorituskykyä

Alibaba Cloud esittelee palvelimettomia ratkaisuja ja integroi vektorimoottoriteknologiansa tärkeimpiin tarjontaan, kuten Hologresiin, Elasticsearchiin ja OpenSearchiin. Tämän integroinnin tarkoituksena on yksinkertaistaa pääsyä LLM:iin räätälöityjen luovien tekoälysovellusten rakentamista varten. Vektorimoottoritekniikka muuntaa tekstin ja datan korkean ulottuvuuden tilaan ja optimoi tekoälyn suorituskyvyn upottamalla tehokkaasti jäsenneltyä ja jäsentämätöntä kontekstia.

Valtuutetaan suunnittelijat PAI-Artlabilla ja tekoälyyn perustuvilla innovaatioilla

Alibaba Cloudin sitoutuminen innovaatioihin ulottuu myös suunnittelijoiden valtuuttamiseen PAI-Artlabilla. Tämä alusta helpottaa mallikoulutusta ja kuvien luomista erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien sisustussuunnittelu, tuotejulisteet ja pelikohtaukset. PAI-Artlabin saumaton integrointi PAI-EAS:n kanssa virtaviivaistaa luovaa prosessia, jolloin suunnittelijat voivat keskittyä koulutusmalleihin ilman huolta käyttöönotosta.

Sanoimme

Alibaba Cloudin viimeaikaiset teknologiset päivitykset, mukaan lukien palvelimeton PAI-EAS-alusta ja vektorimoottoriintegraatio, ovat esimerkki sen omistautumisesta tarjota huippuluokan ratkaisuja tekoälypohjaisille sovelluksille. Edistykset käsittelevät olemassa olevia generatiivisen tekoälyn haasteita ja avaavat uusia mahdollisuuksia yrityksille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyteknologioiden potentiaalia. Samalla kun näemme tämän muutoksen, Alibaba Cloud pysyy tekoälyn ja pilviteknologian innovaatioiden eturintamassa.

Alibaba Cloudin ilmoittamat palvelimettomat ratkaisut ja integroidut teknologiat merkitsevät merkittävää harppausta generatiivisessa tekoälyssä, mikä lupaa parempaa tehokkuutta ja suorituskykyä yrityksille, jotka omaksuvat tekoälyn voimat.

Seuraa meitä Google Uutiset pysyä ajan tasalla uusimmista innovaatioista tekoälyn, datatieteen ja GenAI.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Analyysi Vidhya