有没有一种可能,其实你早就在AIGC了?
很高兴能够参与这个话题讨论活动。在日常工作中,我也接触过不少使用 AIGC 技术的用户案例,深感其强大创造力和对一些领域进化速度的促进。以下是我对本次实验提出的问题进行的总结。
1、部署过程中遇到的问题及解决方案 从评审反馈和咨询用户了解来看,主要有如下几个问题: (1)计费问题:由于本次实验需要 FC+ECS 快照等服务,在一定程度上会存在计费问题。 (2)测试数据集问题:由于某些原因,当时测试所需数据集下载时失败导致无法完成完整部署过程,需要重新下载并上传到 OSS 上再执行相应代码把文件地址传给服务器以保证可跑通模型。
我们建议: (1)尽可能多地了解预估后续消耗的资源,另外可以先行开通低成本查询留用百度谷歌检索的方式预测花费=(计算量 GB*执行时间秒数)*单位运算价格,然后通过全天依托监控等机制发现明显超额操作的情况。 (2)同时推荐平台管理员加快数据获取渠道更新。
2、整体活动体验流程,还有哪些可以优化? 从用户反馈整理出的问题及建议如下: (1)过程过于繁琐:部署和调试过程需要非常详细的阅读、跟踪代码执行时间等步骤;同时实验页面也需加强界面指导、多项操作合并为单个操作等简化UI设计。 (2)培训视觉性不够好:即使是工程师级别的开发者也需要感性渗透式的学习,在每个实验之后都可以通过漂亮的案例集锦来展示其所涵盖的领域与应用成本,而这或能吸引更多高手参入其中。 我们建议:在第一条中针对整个语言梳理清晰过程,方便快速定位以及做出相应判断,另外要提供思路攻略和相关文档,当然上述缩短路径是一个组件/权限结构,只是由IOE和通贷公申请人之间进行授权操作才行。
3、Serverless 技术和 AIGC 领域还可以有哪些”融合“ 随着无服务计算模型越来越广泛地应用于生产场景,很自然地就想到如何利用该模型来搭建 AIGC 系统。AIGC 的目标在于借助人工智能技术自动生成内容,而它所需的环境和设备数量是相对较大的。 因此,Serverless 技术可以帮助处理部署、调度、执行等方面的问题,并且与无服务器架构以及容器化云组合使用的特点适配了远程计算中出现的场景,并获得更加灵活的资源规模等好处,方便进行实例创建和回收。 我建议: (1)基础框架优化:减少中间件配置时间、增加用户交互方式和可视化设定选项等明显提升开发者体验的措施需要考虑进去。 (2)支持多种训练方式:应该初步完善外部菜单布置、监测性评价、图形比较验证等功能,通过服务交流或者发布最佳实践代码等拓展范围,为后期操作奠下坚实基础。 (3)针对计量相关及消费类型不同的产品挖掘不同的端口或组件结构,在零售价格位高但初始学习难度低的领域有机会具备首站竞争力,产生渗透效应。
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