机器学习平台PAI简测:PAI提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 机器学习平台PAI(Platform of Artificial Intelligence)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

1.PAI简介

PAI底层支持多种计算框架:

  • 流式计算框架Flink。
  • 基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow。
  • 千亿特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。
  • Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。

PAI提供的服务:

PAI的优势:

  • 服务支持单独或组合使用。支持一站式机器学习,您只要准备好训练数据(存放到OSS或MaxCompute中),所有建模工作(包括数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型发布至离线或在线环境)都可以通过PAI实现。
  • 对接DataWorks,支持SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理方式,灵活性高。
  • 生成训练模型的实验流程支持DataWorks周期性调度,且调度任务区分生产环境和开发环境,进而实现数据安全隔离。

2.PAI产品架构

PAI的业务架构从下至上分别为:

  1. 1.基础设施层:涵盖硬件设施、基础平台、计算资源及计算框架。
  1. PAI支持的硬件设施包括CPU、GPU、FPGA、NPU、容器服务ACK及ECS。
  2. 云原生AI基础平台和计算引擎层支持云原生AI基础平台PAI-DLC,大数据计算引擎包括MaxCompute、EMR、实时计算等。
  3. 在PAI上可以使用的计算框架包括PAI-TensorFlow、PAI-PyTorch、Alink、ODL、AliGraph、EasyRL、EasyRec、EasyTransfer及EasyVision等,用于执行分布式计算任务。
  1. 2.工作空间层:工作空间是PAI的顶层概念,为企业和团队提供统一的计算资源管理及人员权限管理能力,为AI开发者提供支持团队协作的全流程开发工具及AI资产管理能力。PAI工作空间和DataWorks工作空间在概念和实现上互通。
  2. 3.按照机器学习全流程,PAI分别提供了数据准备、模型开发和训练及模型部署阶段的产品:
  1. 数据准备:PAI提供了智能标注(iTAG),支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。
  2. 模型开发和训练:PAI提供了可视化建模PAI-Designer、交互式编程建模PAI-DSW、训练任务提交,满足不同的建模需求。
  3. 模型部署:PAI提供了云原生在线推理服务平台PAI-EAS,帮助您快速地将模型部署为服务。
  4. 此外,PAI提供了智能生态市场和AI能力体验中心,您可以获取并体验业务解决方案和模型算法,实现相关业务和技术的高效对接。
  1. 4.AI服务层:PAI广泛应用于金融、医疗、教育、交通以及安全等各个领域。阿里巴巴集团内部的搜索系统、推荐系统及金融服务系统等,均依赖于PAI进行数据挖掘。

2.大数据和AI体验教程测评

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2.1 图像分类(多分类任务)

动物分类:基于亿万个的模型训练数据,能够精准的识别图片中动物的类别,超强的识别效能为您带来快速、高效的类别名称和识别概率。

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2.2 图像检测

能够帮您轻松应对各种图像内容的检测,超强的识别速度和准确率能够识别各种复杂的图像类别,并能精确的定位图像内常见物体的位置,高效返回物体的坐标和类别信息。

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识别速度很快

2.3图像实例分割:

强大的识别能力能帮您快速、精准定位图像中每个物体的位置,并能帮助您快速识别图像的类别,提取其像素掩膜,为您提供超强的图像像素级的定位能力。

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2.4 新闻分类

通过强大的语义理解能力对新闻文本进行智能分析,并快速返回新闻文本的类目信息,如军事、娱乐、美食、体育等。可广泛应用于文本打标场景。

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2.5 ocr识别

为您高效、准确的提取图像中任意角度的文字信息,提取的内容信息可广泛应用于广告、电商、安全、信息电子化等场景。

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2.6 内容安全审核

通过强大的语义理解对新闻文本进行智能分析,并返回文本是否为正常或是恶意文本,包含涉黄、涉政、暴恐、恶意推广识别。可广泛应用于任何文本内容审核场景。

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3.总结:


阿里云PAI+AI开源项目是一个能够快速构建和管理机器学习模型的强大平台,它可以支持多种AI技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。它还可以支持多种类型的数据,支持大规模机器学习场景的构建,并且提供全面的数据可视化、模型建模、实验管理和模型部署等功能


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