Amazon Web Services (AWS) vừa thông báo Meta đã tăng cường hơn nữa quan hệ nhà cung cấp dịch vụ đám mây chiến lược với AWS.
Cụ thể, Meta sử dụng hạ tầng và dịch vụ toàn diện của AWS để bổ trợ cho hạ tầng tại chỗ hiện có và sẽ mở rộng sử dụng các dịch vụ tính toán, lưu trữ, dữ liệu và bảo mật của AWS để cung cấp tính riêng tư, độ tin cậy và quy mô trên đám mây. Meta sẽ thực hiện các hoạt động cộng tác với bên thứ ba trên AWS và sử dụng đám mây để hỗ trợ các dự án mua lại các công ty đã sử dụng dịch vụ của AWS.
Theo AWS, Meta cũng sẽ sử dụng các dịch vụ tính toán của AWS để tăng tốc nghiên cứu phát triển về trí tuệ nhân tạo (AI) của bộ phận Meta AI. Ngoài ra, Meta và AWS sẽ cùng hợp tác nhằm mục tiêu nâng cao hiệu năng cho những khách hàng đang chạy PyTorch trên AWS và đẩy nhanh quá trình xây dựng, huấn luyện, triển khai và vận hành các mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo cho các nhà phát triển.
AWS và Meta sẽ giúp các nhà nghiên cứu và phát triển công nghệ máy học bằng cách tiếp tục tối ưu hóa hơn nữa hiệu năng và khả năng tích hợp của PyTorch với các dịch vụ được quản lý cốt lõi như Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) và Amazon SageMaker (dịch vụ của AWS giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trên đám mây và vùng biên mạng) để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trên quy mô lớn.
Để giúp các nhà phát triển xây dựng các mô hình học sâu quy mô lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính dễ dàng hơn, hai doanh nghiệp cho phép PyTorch trên AWS tổ chức các hoạt động huấn luyện quy mô lớn trên hệ thống các bộ tăng tốc AI phân tán. Hai doanh nghiệp sẽ cùng làm việc để cung cấp các công cụ thuần đám mây nhằm cải thiện hiệu năng, khả năng lý giải và chi phí suy luận trên PyTorch.
Để đơn giản hóa việc đưa các mô hình vào sản xuất, hai doanh nghiệp sẽ tiếp tục cải thiện TorchServe, là công cụ phục vụ thuần PyTorch giúp dễ dàng triển khai trên quy mô lớn các mô hình PyTorch đã được huấn luyện. AWS và Meta dự kiến giúp các tổ chức nhanh chóng đưa kết quả nghiên cứu các mô hình học sâu quy mô lớn vào sản xuất một cách dễ dàng hơn với hiệu năng được tối ưu hóa trên AWS.
Kathrin Renz, phó chủ tịch phát triển kinh doanh và các ngành nghề của Amazon Web Services cho biết: “5 năm qua, Meta và AWS đã cùng nhau mở rộng hợp tác. Với thỏa thuận này, AWS sẽ tiếp tục giúp Meta hỗ trợ nghiên cứu phát triển, thúc đẩy đổi mới sáng tạo, hợp tác với các bên thứ ba và cộng đồng mã nguồn mở trên quy mô lớn. Meta và AWS có thể hỗ trợ khách hàng cộng tác trên PyTorch để có thể dễ dàng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu trên AWS ”.
Trong khi đó, Jason Kalich, phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật sản xuất tại Meta cho biết: “Chúng tôi rất vui mừng khi mở rộng mối quan hệ chiến lược với AWS để đẩy nhanh đổi mới sáng tạo, mở rộng quy mô cũng như phạm vi công việc nghiên cứu phát triển của mình. Phạm vi bao phủ toàn cầu và độ tin cậy của AWS sẽ giúp chúng tôi tiếp tục mang đến những trải nghiệm sáng tạo cho hàng tỷ người đang sử dụng các sản phẩm và dịch vụ của Meta trên thế giới cũng như cho những khách hàng đang sử dụng PyTorch trên AWS.”
Cụ thể, Meta sử dụng hạ tầng và dịch vụ toàn diện của AWS để bổ trợ cho hạ tầng tại chỗ hiện có và sẽ mở rộng sử dụng các dịch vụ tính toán, lưu trữ, dữ liệu và bảo mật của AWS để cung cấp tính riêng tư, độ tin cậy và quy mô trên đám mây. Meta sẽ thực hiện các hoạt động cộng tác với bên thứ ba trên AWS và sử dụng đám mây để hỗ trợ các dự án mua lại các công ty đã sử dụng dịch vụ của AWS.
AWS và Meta sẽ giúp các nhà nghiên cứu và phát triển công nghệ máy học bằng cách tiếp tục tối ưu hóa hơn nữa hiệu năng và khả năng tích hợp của PyTorch với các dịch vụ được quản lý cốt lõi như Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) và Amazon SageMaker (dịch vụ của AWS giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trên đám mây và vùng biên mạng) để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trên quy mô lớn.
Để giúp các nhà phát triển xây dựng các mô hình học sâu quy mô lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính dễ dàng hơn, hai doanh nghiệp cho phép PyTorch trên AWS tổ chức các hoạt động huấn luyện quy mô lớn trên hệ thống các bộ tăng tốc AI phân tán. Hai doanh nghiệp sẽ cùng làm việc để cung cấp các công cụ thuần đám mây nhằm cải thiện hiệu năng, khả năng lý giải và chi phí suy luận trên PyTorch.
Để đơn giản hóa việc đưa các mô hình vào sản xuất, hai doanh nghiệp sẽ tiếp tục cải thiện TorchServe, là công cụ phục vụ thuần PyTorch giúp dễ dàng triển khai trên quy mô lớn các mô hình PyTorch đã được huấn luyện. AWS và Meta dự kiến giúp các tổ chức nhanh chóng đưa kết quả nghiên cứu các mô hình học sâu quy mô lớn vào sản xuất một cách dễ dàng hơn với hiệu năng được tối ưu hóa trên AWS.
Kathrin Renz, phó chủ tịch phát triển kinh doanh và các ngành nghề của Amazon Web Services cho biết: “5 năm qua, Meta và AWS đã cùng nhau mở rộng hợp tác. Với thỏa thuận này, AWS sẽ tiếp tục giúp Meta hỗ trợ nghiên cứu phát triển, thúc đẩy đổi mới sáng tạo, hợp tác với các bên thứ ba và cộng đồng mã nguồn mở trên quy mô lớn. Meta và AWS có thể hỗ trợ khách hàng cộng tác trên PyTorch để có thể dễ dàng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu trên AWS ”.
Trong khi đó, Jason Kalich, phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật sản xuất tại Meta cho biết: “Chúng tôi rất vui mừng khi mở rộng mối quan hệ chiến lược với AWS để đẩy nhanh đổi mới sáng tạo, mở rộng quy mô cũng như phạm vi công việc nghiên cứu phát triển của mình. Phạm vi bao phủ toàn cầu và độ tin cậy của AWS sẽ giúp chúng tôi tiếp tục mang đến những trải nghiệm sáng tạo cho hàng tỷ người đang sử dụng các sản phẩm và dịch vụ của Meta trên thế giới cũng như cho những khách hàng đang sử dụng PyTorch trên AWS.”
