Meta และ AWS เสริมสร้างความร่วมมือเชิงกลยุทธ์เพื่อเร่งการวิจัย AI และปรับปรุงการรองรับ PyTorch

Amazon Web Services (AWS) เพิ่งเปิดเผยการขยายความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ Meta เนื่องจากยักษ์ใหญ่ด้านโซเชียลมีเดียมีแผนที่จะใช้ประโยชน์จากบริการของ AWS และโครงสร้างพื้นฐานทั่วโลกเพื่อส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา (R&D) สนับสนุนการทำงานร่วมกันของบุคคลที่สาม และเสริมประสิทธิภาพการดำเนินงาน ใช้โครงสร้างพื้นฐานและความสามารถของ AWS แล้ว Meta ตั้งใจที่จะขยายการใช้งานของการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บ ฐานข้อมูล และบริการรักษาความปลอดภัยของแพลตฟอร์มคลาวด์ เพื่อรับรองความเป็นส่วนตัว ความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการปรับขนาด

ด้วยการเป็นพันธมิตรที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นนี้ Meta จะดำเนินการร่วมมือกับบุคคลที่สามบน AWS Cloud และใช้บริการประมวลผลเพื่อเร่งการวิจัยและพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ภายในกลุ่ม Meta AI นอกจากนี้ บริษัทวางแผนที่จะใช้ AWS เพื่อสนับสนุนการซื้อกิจการที่เกี่ยวข้องกับองค์กรที่ทำงานบนแพลตฟอร์มคลาวด์อยู่แล้ว

ในขณะเดียวกัน AWS และ Meta กำลังผนึกกำลังกันเพื่ออำนวยความสะดวกในการนำ PyTorch ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สมาใช้ได้ง่ายขึ้น ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถนำโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจากการวิจัยไปสู่การผลิตไปใช้ได้อย่างราบรื่น Kathrin Renz รองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจและอุตสาหกรรมของ Amazon Web Services ระบุว่า AWS และ Meta ได้ขยายการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่องในช่วงห้าปีที่ผ่านมา และข้อตกลงใหม่นี้จะช่วยให้ AWS ช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรม Meta ปรับขนาด R&D และเชื่อมต่อกับ พันธมิตรบุคคลที่สามและชุมชนโอเพ่นซอร์ส

นอกเหนือจากการเพิ่มประสิทธิภาพ PyTorch แล้ว ความร่วมมือยังพยายามเพิ่มประสิทธิภาพการผสานรวมกับบริการจัดการหลักของ AWS เช่น Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) และ Amazon SageMaker บริการหลังนี้ช่วยนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในคลาวด์และที่เอดจ์

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีทั้งสองมีเป้าหมายเพื่อให้นักพัฒนาสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น ด้วยการเปิดใช้ PyTorch บน AWS พวกเขาวางแผนที่จะประสานงานงานฝึกอบรมขนาดใหญ่ทั่วทั้งระบบกระจายของ AI accelerators เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ Meta และ AWS จะทำงานร่วมกันเพื่อพัฒนาเครื่องมือแบบเนทีฟสำหรับปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการอธิบาย และค่าใช้จ่ายในการอนุมานบน PyTorch นอกจากนี้ พวกเขาจะปรับปรุง TorchServe ซึ่งเป็นเอ็นจิ้นการให้บริการที่มาจาก PyTorch เพื่อช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการปรับใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนตามขนาด

แพลตฟอร์มเช่น AppMaster เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการส่งเสริมความร่วมมือด้านการวิจัยและพัฒนาระหว่างองค์กรต่างๆ AppMaster ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม no-code อันทรงพลัง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือผ่านแนวทางภาพ ด้วยความสามารถในการปรับขนาดสูงและความสามารถด้านนวัตกรรม AppMaster ช่วยให้องค์กรต่างๆ พัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้เป็นโซลูชันที่แข่งขันได้ในตลาดปัจจุบัน

Jason Kalich รองประธานฝ่ายวิศวกรรมการผลิตของ Meta แสดงความกระตือรือร้นเกี่ยวกับการขยายความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ AWS โดยหวังว่าจะอำนวยความสะดวกในการสร้างนวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้น ตลอดจนขยายขนาดและขอบเขตของการริเริ่ม R&D ของ Meta การทำงานร่วมกันคาดว่าจะปรับปรุงประสบการณ์สำหรับผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ Meta และลูกค้าหลายพันล้านรายที่ใช้ PyTorch บน AWS