DSW:面向AI研发的集成开发平台-阿里云开发者社区

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DSW:面向AI研发的集成开发平台

简介: DSW(Data Science Workshop)是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累,围绕提高AI算法研发效率,降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。

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云原生技术,注重用户体验,提升研发效率

环境搭建是算法研发过程中的重要一环,这里除了硬件选型外,软件环境的安装配置,后续升级往往会耗费不少时间。DSW借助阿里云ECS,Docker和Kubernetes等云原生技术,能够在2,3分钟内帮用户完成环境搭建。用户可以根据算法需要和成本考虑, 选择阿里云ECS提供的包括CPU和异构计算GPU在内的所有资源规格。不仅支持预付费,还支持后付费。 DSW还配置了10多种适用于不同AI场景的典型软件环境配置, 包括Tensorflow和PyTorch等主流训练框架的不同版本组合,供用户选择。作为高度开放的开发环境,DSW开放sudo权限给用户、支持任意第三方库安装。

为了满足不同水平层次和开发习惯的算法用户,结合可视化,交互式编程和命令行输入,DSW提供了3种编程入口:WebIde适用于工程化要求比较高的项目;JupyterLab适用于快速POC试验;Terminal入口可用于快速执行Shell命令,运行程序和简单的编辑等。

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DSW还开发和预装了各种JupyterLab和WebIDE插件, 比如广受深度学习开发者喜爱的可视化工具Tensorboard,用户在DSW内通过Launcher,Commands打开,甚至还可以使用%tensorboard魔法命令直接在Notebook中开启等多种方式使用Tensorboard。不仅支持本地文件,还可以打开存放在OSS,ODPS里的训练日志。针对算法同学使用Python比较多的特点, DSW的WebIDE内安装了Python插件, 可以直接在浏览器内在线调试,单步跟踪程序运行。用户还可以根据需要,自主安装需要的任意插件。

DSW支持多种数据源读写,包括NAS, OSS,云盘和MaxCompute,尤其是内置了dswmagic魔法命令可以让用户在ipynb文件中使用SQL语句读写MaxCompute表中数据,预置的SQL编辑器支持语法高亮、智能提示、自动补全等功能,还支持运行带变量替换功能的Sql脚本。查询结果自动以最友好的图形化展示。

为了节省资源成本,用户可以利用停机不收费功能,在实例闲置不用时关机保存环境, 需要时再一键快速恢复。此外, DSW支持用户自定义镜像安装,可以基于之前保存或定制的环境创建实例。

DSW在公有云上支持了多次百队以上规模的天池大赛,在阿里集团内同样也承接着比赛,经过千锤百炼,证明不仅适合个人和团队研发,也支持大规模算法竞赛和教育培训。

安全性和稳定性是用户比较关心的问题,DSW使用的计算,存储和网络资源,完全是使用用户自己的账号购买,并部署到用户自己的vpc内部, 可以方便与用户其他数据打通。用户间完全隔离,还具备非常好的安全性。基于阿里云ECS和容器服务, 稳定性有保障。

集成PAI的各能力组件,加速业务落地

身为PAI这个大家庭的一员, DSW除了完成单机开发训练功能之外, 还内置部分PAI的基础能力。比如用户可以直接在实例内利用PAI视觉类算法包EasyVision进行图像分类训练评估、预测; 通过自动调参AutoML进行算法超参数自动调优;用户甚至能够无感知的享受PAI编译优化算法组件TAO提供的训练过程中的算子优化。最后, DSW还提供了供算法直接读取MaxCompute表数据的CommonIO组件,支持TableRecordDataSet, TableReader,TableWriter等标准接口,方便训练程序直接提交到PAI的分布式训练集群。

可以预见,在不久的将来, 会有更多的PAI算法包内置进DSW基础镜像内。 DSW也会依赖PAI SDK,围绕数据读取,加工,模型训练, 模型管理以及在线服务等AI研发生产流程的关键环节,为用户提供像Pipeline搭建,调度和管理之类的一条龙服务。

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