在云原声时代的背景下,"云原生时代,视觉预训练大模型:探索与实践"一文深入探讨了如何利用分布式架构、敏捷智能和以应用为中心的理念,推动企业数字化建设迈向新的阶段。文章关注的核心是视觉预训练大模型,这种模型在华为云人工智能领域的实践和探索中扮演着关键角色。
首先,作者田奇作为华为云人工智能领域的首席科学家,强调了从传统的ONCloud(烟囱式架构和以资源为中心)向INCloud(新业务内生于云,以应用为中心)的转变。INCloud架构通过基于云的技术,如分布式技术(如Volcano高性能调度引擎)实现资源的高效调度,使得知识、模型、算力和数据管理更为智能化和高效。例如,ModelArts Fundamentals提供了一站式的AI开发平台,支持数据准备、模型训练、管理和推理,显著提升了自动化构建知识图谱的速度和智能数据筛选的准确性。
大模型的应用,特别是计算机视觉技术,正在改变多个行业,如医疗、金融、气象、工业、网络科研、交通、政务、水务和城市等领域。通过ModelArts Pro,行业AI经验得以模板化,简化了AI项目的实施流程。文章还提及了知识计算这一新兴领域,它结合行业知识与AI,涉及知识获取、建模、管理和应用,以及云原生应用的赋能,如OCR套件、视觉套件、HiLens套件和NLP套件等,以适应不断变化的市场需求。
此外,文中讨论了多种AI技术,如模型融合、终生学习、弱监督学习、联邦学习、迁移学习、弹性训练、数据挖掘、自动学习、知识蒸馏、数据扩增、无监督学习和强化学习等,这些技术在解决计算机视觉落地难点,如碎片化问题中发挥着重要作用。通过这些技术,NLP大模型的发展有助于打破AI技术在不同行业的应用壁垒,促进AI的广泛应用。
总结来说,这篇文章围绕云原生架构、视觉预训练大模型、一站式AI开发平台以及各种AI技术的融合与创新,展示了华为云在推动企业数字化转型和行业AI普及方面的实践和探索。通过这些方法,企业能够更好地利用AI技术提升业务效率,实现知识、模型、算力和数据的高效整合,从而在云原声时代中占据竞争优势。