挖金客：Ai时代挖金客，全网唯一GPT人工智能负载均衡+模型训练

一，Transformer模型训练与通用特征提取平台

Transformer模型就是ChatGPT（chat Generative Pre-trained Transformer）中的T。

Transformer模型是真正的大模型

预模型训练与通用特征提取平台是把大规模无标注文本数据学习通用语言表征并将所学知识迁移到下游任务的工具平台，主要解决目前公司算法开发和训练周期过长的弊端，能极大的优化工作流程、提高模型训练的效率。平台采用工作流和AI算法生产相结合的机制，通过公司积累的海量成熟算法，帮助人工智能团队和具体业务的快速融合，高效轻松孵化研发进程，让特征提取和模型训练过程自动化、标准化、专业化，使得AI的开发从之前的手工作坊模式走向工厂模式，极大缩短了AI问答项目研发周期。

平台通过采用Transformer、BERT等训练模型，在加深训练网络的同时也缓解了梯度消失或爆炸的问题，让训练网络更加稳定。平台基于大量无标签的数据文本和多任务模型进行自监督学习，再通过微调和参数迁移的方式将学到的知识形成通用特征，为预训练任务以及下游任务共享模型参数，保证了下游任务的相融性。平台基于高精度训练模型、模块化低代码开发工厂的全流程AI应用开发体系，创新AI算法生产和应用机制，实现AI技术与自身业务的快速融合，让AI开发更加智能化。

二，分布式人工智能负载均衡，解决GPU算力不足问题：

自主均衡人工智能任务处理及调度系统是解决人工智能模型训练领域资源分配不均和任务调度开销过大而研发的系统服务。该系统通过收集服务器集群中的内存、CPU、GPU、存储等设备资源信息，根据任务权重和预估资源消耗动态调配相关资源，从而提高集群的资源利用率，进而提升人工智能模型训练的效率。系统支持多种训练类型的识别任务，以充分应对不同业务场景需要，计算不同任务优先权重值，智能分配设备资源，选择最优资源处理任务，达到在分布式环境下均衡合理使用系统资源来处理人工智能训练任务的目的。