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
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3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

image.png

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。

image.png

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。

image.png

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。

image.png

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。

image.png

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。

image.png

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。

image.png



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


相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
探索AI的未来:从机器学习到深度学习
【10月更文挑战第28天】本文将带你走进AI的世界,从机器学习的基本概念到深度学习的复杂应用,我们将一起探索AI的未来。你将了解到AI如何改变我们的生活,以及它在未来可能带来的影响。无论你是AI专家还是初学者,这篇文章都将为你提供新的视角和思考。让我们一起探索AI的奥秘,看看它将如何塑造我们的未来。
34 3
|
11天前
|
人工智能 并行计算 安全
从零到一,打造专属AI王国!大模型私有化部署全攻略,手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程,涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤,并提供相应的示例代码,确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
93 7
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
打开AI黑匣子,三段式AI用于化学研究,优化分子同时产生新化学知识,登Nature
【10月更文挑战第11天】《自然》杂志发表了一项突破性的化学研究,介绍了一种名为“Closed-loop transfer”的AI技术。该技术通过数据生成、模型训练和实验验证三个阶段,不仅优化了分子结构,提高了光稳定性等性质,还发现了新的化学现象,为化学研究提供了新思路。此技术的应用加速了新材料的开发,展示了AI在解决复杂科学问题上的巨大潜力。
23 1
|
18天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
高级 RAG 技术:提升生成式 AI 系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用,机器学习模型越来越多地被用于决策过程。然而,这些模型,尤其是深度学习模型,通常被视为“黑箱”,难以理解其背后的决策逻辑。解释性AI(Explainable AI, XAI)和可解释性机器学习(Interpretable Machine Learning, IML)旨在解决这个问题,使模型的决策过程透明、可信。
11 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI:机器学习的魔法与代码
【10月更文挑战第33天】本文将带你走进AI的世界,了解机器学习的原理和应用。我们将通过Python代码示例,展示如何实现一个简单的线性回归模型。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都会给你带来新的启示。让我们一起探索AI的奥秘吧!
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI的奥秘:机器学习入门指南
【10月更文挑战第30天】本篇文章是一份初学者友好的机器学习入门指南,旨在帮助读者理解并开始实践机器学习。我们将介绍机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。我们还将提供一些实用的代码示例,以帮助读者更好地理解和应用这些概念。无论你是编程新手,还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供一个清晰的机器学习入门路径。
21 2
|
7天前
|
人工智能 弹性计算 架构师
如何推进软硬件协同优化,点亮 AI 新时代?看看这些大咖怎么说
围绕 AI、操作系统、 Arm 生态等关键技术和领域,深入探讨了 AI 技术与操作系统的融合。
|
11天前
|
人工智能 安全 网络安全
揭秘!大模型私有化部署的全方位安全攻略与优化秘籍,让你的AI项目稳如磐石,数据安全无忧!
【10月更文挑战第24天】本文探讨了大模型私有化部署的安全性考量与优化策略,涵盖数据安全、防火墙配置、性能优化、容器化部署、模型更新和数据备份等方面,提供了实用的示例代码,旨在为企业提供全面的技术参考。
37 6
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI的魔法:机器学习如何改变我们的世界
【10月更文挑战第22天】在这篇文章中,我们将深入探讨机器学习的奥秘,揭示它是如何在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。从简单的数据分类到复杂的预测模型,机器学习的应用已经渗透到各个领域。我们将通过实例和代码示例,展示机器学习的基本概念、工作原理以及它如何改变我们的生活。无论你是科技爱好者还是对AI充满好奇的初学者,这篇文章都将为你打开一扇通往未来的大门。

相关产品

  • 人工智能平台 PAI