人工智能平台PAI

近日，阿里巴巴投稿的论文《PICASSO: Unleashing the Potential of GPU-centric Training for Wide-and-deep Recommender Systems》被数据库和数据挖掘方向CCF-A类国际三大顶会之一的ICDE 2022 (International Conference on Data Engineering) 接收。

近日，阿里云机器学习平台 PAI 与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022，论文提出了一个支持任意网络拓扑的同步流水线并行训练算法，有效减少大规模神经网络的训练时间。

EasyNLP背后的技术框架如何设计？未来有哪些规划？今天一起来深入了解。

EasyCV背后的算法框架如何设计？开发者可以怎么使用？未来有哪些规划？今天一起来深入了解。

经历6年时间，在各团队的努力下，阿里巴巴集团大规模稀疏模型训练/预测引擎DeepRec正式对外开源，助力开发者提升稀疏模型训练性能和效果。

3月21日，2022英伟达 GTC 大会即将拉开帷幕。此次 GTC 22 大会上，阿里云将带来有关推理优化/部署、深度学习编译器、大模型部署、训练优化、云手游等主题的内容，分享云端机器学习平台最新的创新实践。

近日，关于机器学习访存密集计算编译优化框架的论文《AStitch: Enabling A New Multi-Dimensional Optimization Space for Memory-Intensive ML Training and Inference on Modern SIMT Architectures》被系统领域顶会ASPLOS 2022接收。

关于对冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进。

1月14日消息,中国电子学会公布“2021中国电子学会科学技术奖”名单,浙江大学、达摩院、阿里云完成的“超大规模高性能图神经网络计算平台及其应用”获得科技进步一等奖。

阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在CCIR Cup2021全国信息检索挑战杯的《预训练模型知识量度量》比赛中基于自研的融入知识预训练模型取得第一名。团队采用自研的知识预训练模型KGBERT和DKPLM为底座，采用多样化知识融入方法，形成强有力的蕴含丰富知识的预训练模型，在比赛数据上取得了非常好的效果。

2021阿里灵杰AI工程化峰会，贾扬清深度解读阿里灵杰大数据和AI一体化平台

本文以近期流行的YOLOX[8]目标检测模型为例，介绍量化感知训练的原理流程，讨论如何实现精度无损的实践经验，并展示了量化后的模型能够做到精度不低于原始浮点模型，模型压缩4X、推理加速最高2.3X的优化效果。

2021 年 6 月 24 日，阿里云机器学习平台PAI获得“大数据产品能力评测”联邦学习项目基础能力专项评测证书，持续探索行业新趋势，不断在前沿的热门领域尝试AI应用落地。

如果你是一名算法工程师或正在学习和转型，欢迎参加PAI-DSW交互式建模有奖评测，和我们一起建设AI模型构建最佳平台，期待听到你的悄悄话哦～

欢迎走进走进阿里云机器学习PAI AICompiler编译器系列。近期，阿里云机器学习PAI团队全新上线一套Dynamic Shape Compiler框架，不仅作为AICompiler技术栈中原有的Static Shape Compiler框架的重要补充，更是增加了Compiler在企业级数据处理应用的无限可能，在提升数据处理效率的同时，大幅提升AI工程化效率。

欢迎走进阿里云机器学习PAI AICompiler编译器系列。随着AI模型结构的快速演化，底层计算硬件的层出不穷，用户使用习惯的推陈出新，单纯基于手工优化来解决AI模型的性能和效率问题越来越容易出现瓶颈。为了应对这些问题，AI编译优化技术已经成为一个获得广泛关注的技术方向。这两年来，这个领域也异常地活跃，包括老牌一些的TensorFlow XLA、TVM、Tensor Comprehension、Glow，以及最近呼声很高的MLIR，能够看到不同的公司、社区在这个领域进行着大量的探索和推进。

在国内外的各大社交平台上，卡通头像已经成为了一种风潮。但如何才能自己打造一款快速生成卡通化照片的神器呢？前不久，来自尼日利亚的学生开发者Abdul-Hadi Hashim就基于阿里云的多款产品开发出了这样一款名叫3D Animate Hub的小工具，并在首届阿里云全球AI创新挑战赛中获得了二等奖。

2020年10月，阿里云正式开源了深度迁移学习框架EasyTransfer，这是业界首个面向NLP场景的深度迁移学习框架。 目前集合该能力的AI体验馆已正式上线，免费体验：https://workbench.data.aliyun.com/experience.htm#/paiAbilityVenue/

“AI行业接下来可能有哪些发展？” “一线从业者如何看待其中的机会？”知乎合伙人、CTO李大海与阿里巴巴副总裁、阿里云智能高级研究员贾扬清亮相知乎直播，与网友分享了他们对AI时代下行业趋势、技术应用、个人成长等多个层面的洞察和思考。

随着移动端应用的兴起，模型压缩作为深度学习模型实现轻量化部署的有效手段，备受关注。机器学习也从理论研究阶段，有了明显的工程化、应用落地的趋势，那么模型压缩在淘宝直播游戏场景下，是如何发挥重要作用的呢，让我们一起揭开神秘的实践面纱。

本次主题的内容主要分三点介绍，第一是伊对的简介，第二是推荐平台的架构简介，第三是PAI在推荐平台的应用。

随着大数据、云计算的普及，AI在各个领域的热度不断攀升，AI技术已经成为人们日常生活、工作中必不可少的要素。 于是，全民用AI带动着全民学AI的热潮的到来~

本节教大家如何自己训练一个热狗识别模型，之后大家也可以拿这个模型测试一下自己身边长的像是热狗但是又不是热狗的东西，看看到底能得多少分～

本节介绍四步训练出自己的CNN手写识别模型。

本文将实战讲解贾扬清在回答内部同学提出的业务问题时，给自己设的一个挑战：半小时内架构一个有体感的demo，达到语音降噪的效果。

害，想知道你的相亲战斗力是多少吗？动手体验数据科学，成为PAI-DSW探索者~你想要知道的都在这里！

“AI行业接下来可能有哪些发展？” “一线从业者如何看待其中的机会？”近日，知乎合伙人、CTO李大海与阿里巴巴副总裁、阿里云智能高级研究员贾扬清亮相知乎直播，与网友分享了他们对AI时代下行业趋势、技术应用、个人成长等多个层面的洞察和思考。

本节将带着大家掀开阿里云机器学习技术大图的一角，看看阿里云机器学习，特别是机器学习工程上的发展、沉淀和创新。

新手攻略指南：教你四步创建你的PAI-DSW实验室！

本文是《飞天大数据产品价值解读系列》之《一站式云原生AI平台》的视频分享精华总结，主要由阿里云机器学习PAI团队的产品经理高慧玲(花名：玲汐)向大家介绍了阿里巴巴整体的AI情况以及一站式云原生的AI平台PAI，并且做了简单的DEMO演示。

动手体验数据科学，成为PAI-DSW探索者！快来体验机器学习PAI-DSW动手实验室，测一测你的相亲战斗力指数，还能赢取价值20000大礼包及定制T恤衫！

PAI-DSW云端IDE揭秘，动手实验室畅快玩！更有四大实践场景助你快速上手， 动手体验数据科学，成为PAI-DSW探索者！

阿里巴巴技术专家傲海从推荐算法开始，到系统工程问题讲解，手把手教你搭建简单智能推荐系统。更有超全文档助力零基础学开发~

阿里巴巴技术专家傲海为大家带来基于PAI10分钟搭建一个简单推荐系统的介绍。内容包括个性化推荐业务流程，协同过滤算法，推荐方案的架构，以及实际操作四个部分。

阿里巴巴技术专家傲海为大家带来推荐系统线上服务编排及架构说明的介绍。内容包括在线推理服务的架构说明和线上多目标问题两部分。

阿里巴巴技术专家傲海为大家带来推荐系统排序算法及架构说明的介绍。内容包括排序模块在推荐系统中的位置，排序算法的介绍，离线排序模型的训练架构，以及在线排序模型的训练架构。