字节跳动技术团队 04月11日
字节跳动背后的AI数据基建长什么样?
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面对AI时代对数据存储、处理和管理提出的新要求,字节跳动推出了多模态数据湖,旨在解决传统数据架构在处理海量非结构化数据、多模态关联分析以及高性能训练方面的不足。通过深入解析多模态数据湖架构及其湖分析、湖管理等能力,并结合字节跳动内部实践,如抖音等业务场景,分享了如何提升AI应用成效。本次直播还提供了产品能力试用机会,为大模型应用企业、传统企业AI底座升级以及技术决策者和工程师提供了新的数据架构选择。

🖼️ 传统数据架构难以满足AI时代的需求:随着AI技术的快速迭代与商业化,企业面临海量非结构化数据、多模态关联分析、高性能训练等挑战,传统数据架构的存储、处理与管理效率难以支撑AI应用。

💡 多模态数据湖的核心价值:字节跳动推出的多模态数据湖旨在解决这些问题,其目标是让非结构化数据“可计算、可分析、可应用”,满足AI对数据基础设施的新要求。

🚀 关键能力与实践分享:直播将深入解析多模态数据湖架构,包括湖分析、湖管理等能力,并分享字节跳动内部抖音等业务场景下的真实数据挑战与优化经验。

💰 面向对象与福利:本次直播主要面向大模型应用企业、传统企业AI底座升级需求的企业以及技术决策者与工程师。同时,直播期间还将提供“多模态数据湖”产品能力试用。

多模态数据湖 2025-04-10 17:51 重庆

当非结构化数据激增,

传统数据湖是否已经力不从心?


视频分析模型训练时,

数据预处理耗时超过训练本身?


大模型需要海量素材,

但存储和检索效率低下? 


   不同模态数据(文本+图像)难以关联分析?




随着AI技术的快速迭代与大规模商业化落地,AI应用正以前所未有的深度和广度重塑各行各业,对企业数据架构也提出了全新要求。


数据作为AI的“燃料”,其存储、处理与管理的效率直接决定了AI应用的成效。


面对海量非结构化数据、多模态关联分析、高性能训练需求等挑战,传统数据架构已难以满足AI时代的需求,那么字节跳动如何构建新一代AI数据基建?


4月15日14:00,来自火山引擎数智平台的解决方案和产品专家将给出答案——多模态数据湖在本次直播中,我们将深入解析多模态数据湖架构以及湖分析、湖管理等能力,并进一步介绍内外部实践。



/ 面向对象


● 大模型应用企业:在数据预训练、后训练场景中面临清洗难、存储成本高、处理效率低等痛点


● 传统企业AI底座升级:视频、图片等非结构化数据激增,希望升级面向AI的数据基础设施


● 技术决策者与工程师:正在评估/建设新一代AI数据架构;关注非结构化数据处理效率和精准性


/ 活动看点


● 首次揭秘面向AI数据架构:让非结构化数据“可计算、可分析、可应用”


● 兼具高性能、低成本、开放性:对比传统数据湖,火山引擎解决方案有何突破


● 字节跳动内部大规模实战分享:抖音等业务场景下的真实数据挑战与优化经验


/ 直播福利


在直播当中,我们还提供「多模态数据湖」产品能力试用欢迎大家申请!


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