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前言
AI时代已经来临，紧接着就是AIGC应用场景的落地，但是AI作为一个新兴领域，对于参与者却有着很高的使用门槛，对于AI领域的参与者，我们需要面对的不仅仅是模型的使用这么简单，我们需要面对的问题有以下几个方面：
复杂性： 构建AIGC需要处理大量的数据、算法和模型，这些都是非常复杂的内容。普通人可能难以理解和掌握这些复杂的技术，需要具备深厚的专业知识和技能。
资源需求： 构建AIGC需要大量的计算资源和数据资源，包括高性能的计算机、大规模的数据集等。一般人可能无法轻易获取这些资源，造成构建AIGC的困难。
算法挑战： AIGC的构建需要应用多种复杂的机器学习和深度学习算法，需要深入理解这些算法的原理和应用场景。这对于非专业人士来说是一个挑战。
数据质量： 构建AIGC需要大量高质量的数据来训练模型和进行验证，而且数据的质量对于AIGC的性能至关重要。一般人可能很难获取到足够高质量的数据。
伦理和隐私问题： 在构建AIGC的过程中，需要处理大量用户数据，涉及到伦理和隐私等问题。一般人可能难以处理这些敏感问题，需要深入了解相关法律法规和道德标准。
对于AI的高门槛，我们整理了一套AIGC技术解决方案，针对五大场景分别做出了不同的应对策略，方便AI的从业人员快速入手AIGC，从业人员再也不用关心底层的技术架构，只需要关注自身的上层应用即可，真正做到了简单部署，轻松使用，这也是我梳理这边文章的一个初心。
一、大规模训练加速
1.业务痛点
- 大模型训练周期长：模型在多模态、大量参数权重的情况下，训练周期长，无法快速满足业务上线
- 训练工程化门槛高：AI基础设施的工程化涉及面广，需要在训练过程中同时协调算力、网络、模型及数据集的调优
- 开源框架调优困难：在大模型搭建时使用开源框架如Horovod、DeepSpeed等，往往面临复杂的配置调整且难以稳定保持分布式训练提效
2.解决方案
- 高性能GPU集群提速模型训练：通过高性能计算集群，用多机多卡高性能GPU在NVLink和最大3.2Tbps的RDMA网络的硬件优化环境，利用多卡并行优化分布式加速训练效果
- 开箱即用的训练组件：云端GPU型号满足各类模型训练需求，搭配并行文件存储CFS Turbo和对象存储COS，简化搭建工作，满足训练时的无损高带宽和数据集高吞吐
- 简化框架调优并提效：通过TACO加速套件，TCCL感知拓扑流量及拥塞管理，Zero-Cache异构管理显存和内存提升参数量，混合精度训练及模型并行优化，降低门槛并提效
3.涉及产品
高性能计算集群： 多款高性能GPU机型，并通过NVLink和高速RDMA实现无损互联
文件存储： 单实例足以支撑1000GBps存储带宽、百PB级数据量和百亿级文件数，满足分布式训练高性能要求
计算加速套件TACO Kit: 优化网络协议、通信策略、AI 框架、模型编译器，提升分布式训练时混合并行计算效率
二、大规模推理优化
1.业务痛点
- 推理GPU资源难以统一管理：面对不同推理场景，难以用一款GPU机型服务不同推理服务，面临多样化GPU资源的管理
- 推理服务性能低下：难以在GPU推理时有效提升业务装载量，单机QPS低下，性能不足
- GPU资源利用率低：在推理服务对外提供业务时，无法平衡算力资源和显存容量，导致GPU资源利用率低
2.解决方案
- 丰富的GPU款型选择及统一的容器化推理管理云提供丰富多样的GPU款型可供选择，并提供统一的容器服务TKE管理所有GPU推理实例，统一资源调度
- 无侵入优化推理性能：云推理加速套件，通过图优化、算子融合、编译器优化等手段，无感接入业务并实现高性能推理优化
- 推理混布提升利用率：结合TKE容器服务和qGPU算力显存切分技术，实现不同模型推理服务的灵活混布，支持不同GPU QoS策略极致压榨GPU算力和显存资源，提升利用率
3.涉及产品
GPU 云服务器: 通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力
容器服务 TKE： 云容器服务支持丰富的GPU实例节点，满足统一管理不同GPU卡型
计算加速套件TACO Kit： 帮助客户降低AI优化门槛的同时，大幅提升AI训练和推理业务性能，节约算力成本
三、AIGC内容合规
1.业务痛点
- 用户引导AI模型服务违规：用户输入明显带有违规的引导词、图像等内容，诱导AI模型反馈不合规内容，如色情、涉政图像等
- AI模型产生违规内容：当AI模型生成违法或不良内容，如涉黄、涉恐文字或图片时，容易对经营者带来合规风险
2.解决方案
- 用户输入端内容审核：在用户输入提示词或图片时，对用户引导内容进AI模型前执行内容安全审核，确保请求源头合规
- 模型输出端内容审核：在AI模型推理服务产生内容后，预先经过内容审核服务，确保违规内容提前拦截，防止违规内容发送至使用者，降低合规风险
3.涉及产品
数据万象CI：对图片、文本等数据进行内容审核，可在数据上传到对象存储COS前或上传后进行内容审核
T-Sec 天御 文本内容安全：识别文本中出现的可能令人反感、不安全或不适宜内容，支持用户配置词库，打击自定义识别类型的文本
T-Sec 天御 图片内容安全： 能精准识别图片中出现可能令人反感、不安全或不适宜内容，支持配置图片黑名单，识别自定义的识别类型
四、文生图云原生方案
1.业务痛点
- 业务流量不可控：作为在线业务，推理服务需要合理设计限流熔断，避免流量激增造成整体业务不可用
- 成本无法控制：Stable Diffusion 的前向推理过程是一个比较耗时的过程，GPU 应用部署对比 CPU 应用部署成本也较高，如何控制成本是需要重点考虑的因素
- 服务加载速度慢：模型文件加上推理服务，镜像体积可能达到几十 GB，拉取镜像时间长
2.解决方案
- 云云原生 API 网关作为云上微服务架构的流量入口，集成请求分发、API 管理、流量监控、访问限制等功能，是微服务架构中的重要组件
- 当业务访问具有明显潮汐现象时，可以通过 TKE GPU HPA 的弹性能力，进一步降低资源部署成本
- 企业版容器仓库支持按需加载容器镜像，提升应用分发效率
3.涉及产品
容器服务 TKE：通过 TKE 的弹性、混部、轻运维等特性助力 AIGC 业务提升资源利用率、降低成本
容器镜像服务 TCR：支持上千节点并发拉取 GB 级大镜像，配合镜像加速能力，实现极速分发
文件存储：采用三副本的分布式存储机制、具有极高的可靠性。同时提供低延迟访问，支持数千客户端的同时访问
GPU 云服务器：支持多个容器共享 GPU 卡并支持容器间算力和显存精细隔离，帮助客户大幅度节约 GPU 资源成本
云原生 API 网关：提供多云开发的特色网关插件，如限流、熔断、流量镜像等
五、智能客服场景方案
1.业务痛点
- 效果差：基于开源模型的智能客服落地比较受限，比较小的开源模型做智能客服效果不尽人意
- 缺少上下文学习能力：开源模型受限于其训练方式，缺乏良好的长度外推性，当文本长度增长后，生成质量会显著下降
- 企业私有数据无法公开：目前大模型均为预训练模型，仅能学习公开数据，无法学习企业私有数据
2.解决方案
- 客服引导式话术：大模型理解引导式话术，在用户问题不完整的情况下，通过与用户的互动，逐步引导用户提问，服务更加友好
- 多轮对话：大模型通过对多轮的深入语义分析和精准理解，让用户感受到仿佛真正与人沟通的体验，实现了自然、流畅的对话，增强了与用户的亲近感
- 推理问题生成答案：通过云向量数据库为大模型提供外部知识库，提高大模型回答的准确性，单索引行数可达10亿行
3.涉及产品
向量数据库：提供高吞吐、低延迟、低成本、高可用、弹性扩展的全托管向量检索服务，是AI时代必不可少的数据库服务
大模型：在与用户交流的过程中，大模型能够理解复杂问题，并且从知识库中提取相关内容，然后综合生成新的答案，更加准确的回答用户问题
小结
本节我们学习了AIGC五种解决方案，AIGC时代已来，我们每个人都应该充分把握时代赋予我们的红利，AIGC五大场景解决方案为人人都能使用的起的AI提供了另外一种可能，同学们对AIGC有更好的想法，欢迎和小编沟通交流，小编不吝赐教，在此恭候。
