Volcan Lago多模式数据架构更新将公司带到AI的本地

2025年6月，在北京举行了火山电力电力大会。火山引擎数字情报平台已正式推出了用于多模式数据湖泊的新产品体系结构。通过对存储和计算机功率的深入优化，该体系结构将创建与文本，图像，音频，视频和其他多个数据兼容的处理帧，将为适应Ikai Agent ERA的公司创建新一代的Aination Aination数据基础结构，从而帮助公司转变为传统的智能模型。全球数据量表的爆炸性增长导致了非结构化数据和AI多模式溶液的比例迅速增加。 IDC预测，到2028年，全球数据的总卷将达到393ZB，其中80％以上是非结构化数据。 Gartner说，到2027年，发电机的解决方案将使用多模式技术，从2023年的1％跳跃。这种趋势说明了AI的年龄Nique在“陆军行动”中进行多模式合作的方式。多模式的火山数据数据解决方案继续重复此底部。以前，该解决方案实现了规模上的结构化，半结构化和非结构化比例数据的统一管理，从而为LLM的完整培训周期（重要的语言模型）提供了数据支持。此更新进一步提高了多模式数据处理功能。新的数据处理蒸馏能力已经添加了模型处理和多模式分析，优化了各种火山电机平台之间的链接机制，通过MCP（多模式认知平台）简化了数据开发过程，以帮助公司提供并有效地使用多模式数据升华组件。在技​​术实施层面上，火山引擎多模式数据湖侧重于三种主要情况：文本，图像，音频，多模式数据处理视频，例如：提供湖泊处理解决方案更易于使用允许用户快速设计多模式数据并减少数据使用阈值。用户可以使用AI Data Lake产品的MCP工具直接以自然语言输入数据处理要求。例如，它可以增加对低分辨率照片的高分辨率的需求，并允许照片批次处理。模型培训提供低成本和高数据处理模型和蒸馏计划。通过与火山台的完美连接，数据为零副本，直接在视觉接口中的返回按钮上的用户倾斜，成功激活了独家私人数据湖，同步推理数据以快速处理，排除高质量数据并导出到ARK中以调整模型。对于批处理矢量化和对用户的快速大规模数据搜索，火山发动机的多模式数据湖具有湖泊搜索和湖泊分析功能，而字节屋和AI数据湖链接在一起以在MU中进行快速搜索ltiple方式。多模数据矢量化转换是通过The完成的，并且使用字节室实现了特征矢量搜索分析，并使用图形来实现对照片的搜索。著名的汽车品牌在智能驾驶网络方案的模型中进行了出色的培训，并确认了其技术价值：通过MRRay semotedat，Aloader Technologn解决了CPU的完整负载问题，增加了数据加载的效率两倍，并且在1.5次内提高了模型培训的一般迭代效率。 GPU单个卡的一致性支持多个标签推理模型，一次用途在超过95％的情况下单一使用，并且资源成本大大降低。 Laslance用于替代传统的LMDB，在数据预处理阶段减少GPU消耗，支持数据压缩并降低原始原件的存储和管理成本。促进AI多模式数据湖更新和D商业智能报告的ECISION制作报告有助于将我的业务数据基础架构迁移到AINGINE。火山引擎数字情报平台的Hehfaith说：“我们致力于提供一个很好的机会来帮助他。” “通过深度数据组织和AI，新的数据智能将帮助公司建立更高的基础设施，创建出色的模型，促进正确的应用程序并提供良好的增长。”如今，深度数据结构和AI已成为公司竞争的核心组成部分。火山发动机继续以其多模式数据湖能力，与公司合作探索数据情报的无限可能性，并在代理商时代的出现中注入新的驱动力。