🌟企业数字化转型是当今科技浪潮中的必然选择🚀数字经济的普及为这一进程注入了强大推力💡基于云计算的创新与应用，正引领着企业数字化的飞速增长，成为驱动业务升级的关键引擎🔥越来越多的企业深刻理解到，拥抱云端才是明智之举：”上云成风，自建非必要”，这已成为业界广泛认可的原则✨通过云计算，企业能够实现资源高效利用，提升运营效率，并且在数据安全和灵活性方面拥有无可比拟的优势🛡️无论是大型跨国企业还是初创公司，都在积极寻求云计算服务，以加速数字化进程并抢占市场先机🚀在这个数字化转型的大潮中，云计算正成为企业成功的关键密码🔑
🌟火山引擎🚀，字节跳动的云端力量🔥，以开放的姿态分享其在高速成长中提炼出的业务增长秘籍和技术精华💡。它致力于帮助各行各业的企业，通过优化用户体验UX、数据驱动决策DataFrame和敏捷迭代的业务策略BI，打造坚实的数字化能力。\📈借助其先进的工具集，企业能实现业务的持续稳健增长，就像火山一样稳定且有力量。\联系我们，开启你的数字化转型之旅🚀！记得，所有的联系方式已隐藏以保护隐私。#火山引擎 #数字化转型 #字节跳动
🌟【2023年春季火山引擎力推】🔥4月18日，一场盛大的技术盛宴——火山引擎FORCE原动力大会，见证了云产品家族的创新升级！💥他们重磅发布了自主研发的DPU系列，为云端训练提供了前所未有的速度与效能。🚀智能推荐系统协同高速训练引擎闪亮登场，专为超大模型的高效训练而生，无论是100GB还是10TB的大数据挑战，都能从容应对，轻松解锁。这不仅仅是技术的进步，更是成本效益的飞跃！🔍通过软硬一体优化设计，不仅提升了计算速度，还确保了系统的稳定与高效。这意味着推荐场景下的高速训练将变得更加迅速，同时大幅度降低了运营成本。火山引擎始终以用户需求为导向，致力于推动行业的发展。🚀让我们期待这些创新如何引领未来的智能推荐技术，为用户提供更优质的服务！🏆#火山引擎# #春季大会# #云产品升级# #智能推荐# #高效训练
大规模推荐模型，企业面临的新挑战
在这个资讯泛滥的年代，用户们正遭受着海量信息的洪流侵袭，信息过载问题日益凸显。因此，如何高效地运用智能推荐技术，在瞬息万变中精准锁定目标受众，引导他们迅速找到满足需求的内容，成为了各行各业亟待应对的关键挑战。
🌟利用大数据的力量，💡智能推荐系统能深度剖析用户行为路径与喜好，精准推送个性化内容、产品或服务，从而点燃用户的点击欲望，推动转化行动。它的存在，对用户体验的满意度、忠诚度和留存率提升至关重要，同时也能帮助企业节省营销开支，优化营销策略。🌍
🌟💡企业智能化转型的热门领域🌟🔍近年来，AI推荐系统在各大企业中迅速崭露头角，成为技术革新的明星应用场景。然而，随着算法的日益复杂与深度，企业在构建和优化模型的过程中，常常面临挑战重重。🚫💻独立解决这些问题对于一些大型组织来说已非易事。💡求助于专业的第三方服务成了明智之选💡许多机构选择搭建自己的智能推荐引擎，以应对技术升级带来的问题。但复杂的架构和不断的技术迭代，往往要求他们寻求更深入的解决方案。🔍👩💻这正是AI咨询与技术服务的价值所在——它们能提供定制化的技术支持，帮助企业在AI路上稳健前行。🌱合作而非孤军奋战，是未来AI成功的关键🌱通过与经验丰富的技术伙伴携手，企业可以共享资源、知识和最佳实践，共同应对技术的挑战。这样不仅能够提升效率，还能降低风险，确保智能推荐系统的持续优化和创新。👩💼👨💻记得，关键词优化如”AI推荐模型定制”、”深度学习难题解决”、”第三方服务合作”等，可以帮助你的内容更好地被搜索引擎收录。
这些难题主要体现在以下几个方面。
首先是训练成本。推荐效果的一个核心诉求是能快速捕捉和反映用户不断变化的兴趣和当前热点，模型如何在短时间内，以可控的成本完成海量数据的训练，是企业面临的比较大的挑战。
其次，个性化推荐系统的场景特征和模型复杂，导致模型愈发庞大，加之推荐引擎同时需要满足时效性，实时掌握用户兴趣，传统的CPU训练算力由于无法实现大规模并行向量计算等原因，无法满足企业推荐大模型高速训练的需求。
最后， 在企业优化推荐算法和模型、提高推荐的准确性和效果的过程中造成系统的抖动和不稳定，也极易因为体验不佳，造成用户的流失。
总而言之，对于各行各业的企业而言，智能推荐大模型训练普遍存在贵、慢、不稳定的痛点。
高速训练引擎，抖音同款模型能力
此前，火山引擎通过抖音等业务大规模个性化模型的探索与沉淀，为众多企业客户提供了智能推荐引擎，助力他们实现个性化用户体验，并在用户留存、停留时间、GMV等维度获得了极大提升。
图：智能推荐-高速训练引擎
本次大会上火山引擎发布的产品——“智能推荐-高速训练引擎”则是为了进一步实现大模型落地而诞生的，集成了抖音、头条等业务的最佳技术实践，尝试解决各行各业的企业训练大规模个性化模型存在的痛点和问题。
火山引擎的智能推荐-高速训练引擎使用了以下方式解决这些问题：软硬一体优化、细粒度算子优化，以及分布式训练和推理。
软硬件一体化的GPU训练，能够将最新体系架构的硬件性能发挥到极致，大幅缩短训练时间，帮助企业提高大规模个性化模型的训练效率，降低训练成本，快速验证模型对业务效果的影响。
针对关键场景的超大模型，火山引擎智能推荐-高速训练引擎提供了全GPU方案，可以支持100GB-10TB的超大模型的高速训练，综合ROI是CPU的5倍；覆盖更多场景的模型，提供了GPU+CPU混训方案，综合ROI是CPU的2倍。
针对搜广推场景, 细粒度算子优化, 性能更好。在训练时，通过算子融合并精细调优，性能提升20%。在推理时，通过算子优化，性能提升40%。
智能推荐-高速训练引擎为了保障系统的稳定性，支持训练和推理的全方位容错，当某一个节点故障时，可以快速恢复；支持分布式推理, 包括多分片, 多副本，从而保证线上服务的高可用。
做完上述以及其他一系列优化后，抖音、今日头条等基于火山引擎高速训练引擎的业务，模型训练时间加速比10x-25x，综合成本降低25%-67%。
而在外部，火山引擎高速训练引擎的价值也得到了多家企业的验证。
例如，与中国某社交平台的合作，火山引擎成功帮助客户解决了训练速度慢，无法快速验证模型效果的问题，将训练速度提升了12倍——原本客户侧耗时1800分钟的模型训练，在火山引擎侧仅耗时150分钟。在模型优化上，火山引擎百G模型与客户2T级别模型相比，效率无明显下降，且离线效果指标全部正向，帮助客户实现了大幅的降本增效。
更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展
这次发布会，火山引擎除了发布智能推荐-高速训练引擎外，还推出了新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。据介绍，火山的机器学习平台支持GPU弹性计算实例灵活调度资源，随用随取，最高可以为客户节省70%的算力成本。
此外，火山引擎也宣布与字节跳动国内业务并池，基于内外统一的云原生基础架构，抖音等业务的空闲计算资源可极速调度给火山引擎客户使用，弹性计算抢占式实例的价格最高可优惠80%以上。
不论是智能推荐-高速训练引擎、机器学习平台，还是其与字节跳动国内业务并池，火山引擎动作背后都有一个共同的特征——提供普惠的AI基础设施。
ChatGPT在世界范围内的爆火，让大家看到了智能化的未来，这波浪潮将会重塑各行各业的生产、运营、管理、营销等各个环节。
要想实现行业智能化升级，国内各行各业都需要普惠的AI基础设施。显然，火山引擎是想通过更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展。
编辑：高明
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