Le KAYTUS KR4268V2 est doté d'une puissante puissance de calcul. Combiné à l'AIStation, il peut réduire le temps d'apprentissage des modèles de plus de 700 heures et accélérer le déploiement rapide de grands modèles de langage.
Cet important fabricant de jeux est un géant coréen dont le siège est basé à Séoul. La société a étendu ses filiales et ses coentreprises à de nombreux pays, notamment les États-Unis, l'Europe et l'Asie. Elle conçoit principalement des jeux de rôle en ligne multijoueurs à grande échelle, et ses jeux d'exploitation comprennent de nombreux jeux de classe mondiale. D'après les statistiques, ce fabricant se classe parmi les 30 premiers du classement mondial des jeux mobiles.
À l'heure actuelle, les entreprises internationales explorent de manière approfondie l'utilisation optimale de l'IA générative pour générer des profits. Le potentiel de l'IA pour améliorer la communication et favoriser la créativité dans divers domaines. En réaction aux tendances actuelles en matière d'IA, la société de jeux a mené des recherches dans les domaines de l'IA et du NLP et prévoit de développer un grand modèle de langage (LLM) pour le peuple coréen. Pour répondre à cette demande en constante évolution, il est urgent de mettre en place une infrastructure de serveurs robuste pour prendre en charge son modèle de langage vaste et complexe.
À l'heure actuelle, les entreprises internationales explorent de manière approfondie l'utilisation optimale de l'IA générative pour générer des profits. Le potentiel de l'IA pour améliorer la communication et favoriser la créativité dans divers domaines. En réaction aux tendances actuelles en matière d'IA, la société de jeux a mené des recherches dans les domaines de l'IA et du NLP et prévoit de développer un grand modèle de langage (LLM) pour le peuple coréen. Pour répondre à cette demande en constante évolution, il est urgent de mettre en place une infrastructure de serveurs robuste pour prendre en charge son modèle de langage vaste et complexe.
1. Une infrastructure informatique performante et évolutive
(1) Les grands modèles de langage (LLM) sont construits sur la base de l'approche de l'apprentissage profond et sont nécessaires pour traiter des quantités massives de données, qui nécessitent généralement un nettoyage complexe des données, une analyse des données sensibles, une compréhension sémantique, etc. Une infrastructure informatique performante peut fournir une capacité de traitement plus rapide, ce qui permet de réduire considérablement le temps de traitement des données et d'améliorer l'efficacité du travail.
(2) Les grands modèles de langage nécessitent le stockage de grandes quantités de données et des opérations constantes de lecture et d'écriture sur les données. Une infrastructure informatique hautement évolutive peut fournir une plus grande capacité de stockage et une meilleure évolutivité pour répondre à la demande croissante de stockage de données.
(3) Compte tenu du développement rapide des entreprises et de l'augmentation du volume de données, l'adaptabilité des grands modèles de langage devient cruciale dans le contexte de leur capacité de traitement flexible et de leur capacité de stockage. Une infrastructure informatique hautement évolutive peut fournir des solutions dynamiques pour répondre à l'évolution rigoureuse des besoins.
2. Utilisation des ressources informatiques
Les besoins de calcul pour les grands modèles de langage sont généralement énormes, car ces modèles contiennent généralement des centaines de millions à des milliards de paramètres. Les clients ont mené de nombreux projets de recherche dans les domaines de la génération de texte, de la génération de texte à partir d'images, de la création d'humains numériques et du développement d'agents conversationnels. Afin d'atténuer les risques et de garantir la sécurité de l'entreprise, ces projets doivent faire l'objet d'un développement approfondi et de processus d'essais et d'erreurs continus. En conséquence, de nombreux modèles d'IA nécessitent des ajustements et des optimisations répétés, subissant des dizaines, voire des centaines d'itérations de formation, avant d'atteindre la précision et la sécurité requises pour les essais pilotes des entreprises. La forte demande de précision et de sécurité a entraîné une augmentation rapide de la consommation de ressources informatiques, ce qui conduit à une congestion des ressources et à des files d'attente pour la formation. Si l'augmentation du nombre de serveurs d'IA et des ressources informatiques globales constitue une solution viable, elle amplifie en même temps le défi que représente la gestion des ressources supplémentaires, ce qui accroît considérablement la complexité de la gestion des ressources.
L'utilisation du matériel de pointe, hautement performant et hautement évolutif de KAYTUS, en conjonction avec AIStation, permet de répondre efficacement à la demande de ressources de calcul des grands modèles de langage des clients et de fournir une capacité de calcul robuste. Il en résulte que la solution proposée réduit considérablement le temps de formation du modèle de plus de 700 heures et améliore l'efficacité de la formation. Grâce au partage efficace des ressources et aux fonctions de planification optimisées d'AIStation, le système garantit une meilleure utilisation des ressources informatiques, de stockage et de réseau. La solution déployée a amélioré l'automatisation du système de plus de 50 %, tout en répondant aux exigences de lancement rapide des clients pour les modèles de Big Data coréens.
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