Amazon Web Services (AWS) gần đây đã tiết lộ sự mở rộng trong quan hệ đối tác chiến lược với Meta, khi gã khổng lồ truyền thông xã hội này có kế hoạch tận dụng các dịch vụ và cơ sở hạ tầng toàn cầu của AWS để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển (R&D), hỗ trợ cộng tác bên thứ ba và nâng cao hiệu quả hoạt động. Đã sử dụng cơ sở hạ tầng và khả năng của AWS, Meta dự định mở rộng việc sử dụng các dịch vụ điện toán, lưu trữ, cơ sở dữ liệu và bảo mật của nền tảng đám mây để đảm bảo quyền riêng tư, độ tin cậy và khả năng mở rộng.
Thông qua liên minh được củng cố này, Meta sẽ tiến hành cộng tác với bên thứ ba trên đám mây AWS và sử dụng các dịch vụ điện toán của mình để tăng tốc R&D trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhóm Meta AI. Hơn nữa, công ty có kế hoạch sử dụng AWS để hỗ trợ các hoạt động mua lại liên quan đến các doanh nghiệp đã hoạt động trên nền tảng đám mây.
Trong khi đó, AWS và Meta đang hợp tác để hỗ trợ việc áp dụng dễ dàng hơn thư viện máy học mã nguồn mở, PyTorch, cho phép các doanh nghiệp triển khai liền mạch các mô hình học sâu từ nghiên cứu vào sản xuất. Kathrin Renz, Phó Chủ tịch Phát triển Kinh doanh và Ngành tại Amazon Web Services, tuyên bố rằng AWS và Meta đã không ngừng mở rộng sự hợp tác của họ trong 5 năm qua và thỏa thuận mới này sẽ cho phép AWS giúp Meta thúc đẩy đổi mới, mở rộng quy mô R&D và kết nối với đối tác bên thứ ba và cộng đồng nguồn mở.
Ngoài việc nâng cao hiệu suất của PyTorch, quan hệ đối tác còn tìm cách tối ưu hóa khả năng tích hợp của nó với các dịch vụ chính được quản lý của AWS như Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) và Amazon SageMaker. Dịch vụ thứ hai hỗ trợ các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu trong việc xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học trên đám mây cũng như ở vùng biên.
Hai gã khổng lồ công nghệ nhằm mục đích giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các mô hình học sâu quy mô lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Bằng cách kích hoạt PyTorch trên AWS, họ có kế hoạch điều phối các công việc đào tạo quy mô lớn trên một hệ thống máy gia tốc AI phân tán. Để đạt được điều này, Meta và AWS sẽ hợp tác cùng nhau để phát triển các công cụ gốc nhằm cải thiện hiệu suất, khả năng giải thích và chi phí suy luận trên PyTorch. Hơn nữa, họ sẽ nâng cao TorchServe, công cụ phục vụ có nguồn gốc từ PyTorch, để giúp hợp lý hóa việc triển khai các mô hình được đào tạo trên quy mô lớn.
Các nền tảng như AppMaster rất cần thiết để thúc đẩy hợp tác R&D giữa các doanh nghiệp. AppMaster, một nền tảng no-code mạnh mẽ, cho phép người dùng tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động thông qua cách tiếp cận trực quan. Với khả năng mở rộng cao và khả năng đổi mới, AppMaster giúp các tổ chức phát triển ứng dụng hiệu quả hơn, khiến nó trở thành một giải pháp cạnh tranh trên thị trường ngày nay.
Jason Kalich, Phó Chủ tịch Kỹ thuật Sản xuất tại Meta, bày tỏ sự hào hứng về mối quan hệ đối tác chiến lược mở rộng với AWS, hy vọng sẽ tạo điều kiện đổi mới nhanh hơn, cũng như mở rộng quy mô và phạm vi các sáng kiến R&D của Meta. Sự hợp tác này dự kiến sẽ cải thiện trải nghiệm cho hàng tỷ người dùng sản phẩm Meta và khách hàng đang triển khai PyTorch trên AWS.
Thông qua liên minh được củng cố này, Meta sẽ tiến hành cộng tác với bên thứ ba trên đám mây AWS và sử dụng các dịch vụ điện toán của mình để tăng tốc R&D trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhóm Meta AI. Hơn nữa, công ty có kế hoạch sử dụng AWS để hỗ trợ các hoạt động mua lại liên quan đến các doanh nghiệp đã hoạt động trên nền tảng đám mây.
Trong khi đó, AWS và Meta đang hợp tác để hỗ trợ việc áp dụng dễ dàng hơn thư viện máy học mã nguồn mở, PyTorch, cho phép các doanh nghiệp triển khai liền mạch các mô hình học sâu từ nghiên cứu vào sản xuất. Kathrin Renz, Phó Chủ tịch Phát triển Kinh doanh và Ngành tại Amazon Web Services, tuyên bố rằng AWS và Meta đã không ngừng mở rộng sự hợp tác của họ trong 5 năm qua và thỏa thuận mới này sẽ cho phép AWS giúp Meta thúc đẩy đổi mới, mở rộng quy mô R&D và kết nối với đối tác bên thứ ba và cộng đồng nguồn mở.
Ngoài việc nâng cao hiệu suất của PyTorch, quan hệ đối tác còn tìm cách tối ưu hóa khả năng tích hợp của nó với các dịch vụ chính được quản lý của AWS như Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) và Amazon SageMaker. Dịch vụ thứ hai hỗ trợ các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu trong việc xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học trên đám mây cũng như ở vùng biên.
Hai gã khổng lồ công nghệ nhằm mục đích giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các mô hình học sâu quy mô lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Bằng cách kích hoạt PyTorch trên AWS, họ có kế hoạch điều phối các công việc đào tạo quy mô lớn trên một hệ thống máy gia tốc AI phân tán. Để đạt được điều này, Meta và AWS sẽ hợp tác cùng nhau để phát triển các công cụ gốc nhằm cải thiện hiệu suất, khả năng giải thích và chi phí suy luận trên PyTorch. Hơn nữa, họ sẽ nâng cao TorchServe, công cụ phục vụ có nguồn gốc từ PyTorch, để giúp hợp lý hóa việc triển khai các mô hình được đào tạo trên quy mô lớn.
Các nền tảng như AppMaster rất cần thiết để thúc đẩy hợp tác R&D giữa các doanh nghiệp. AppMaster, một nền tảng no-code mạnh mẽ, cho phép người dùng tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động thông qua cách tiếp cận trực quan. Với khả năng mở rộng cao và khả năng đổi mới, AppMaster giúp các tổ chức phát triển ứng dụng hiệu quả hơn, khiến nó trở thành một giải pháp cạnh tranh trên thị trường ngày nay.
Jason Kalich, Phó Chủ tịch Kỹ thuật Sản xuất tại Meta, bày tỏ sự hào hứng về mối quan hệ đối tác chiến lược mở rộng với AWS, hy vọng sẽ tạo điều kiện đổi mới nhanh hơn, cũng như mở rộng quy mô và phạm vi các sáng kiến R&D của Meta. Sự hợp tác này dự kiến sẽ cải thiện trải nghiệm cho hàng tỷ người dùng sản phẩm Meta và khách hàng đang triển khai PyTorch trên AWS.
