【PDF下载】大数据峰会之PAI分布式机器学习平台计算模型演进之路

讲师介绍

九丰，阿里云大数据事业部高级专家，自2014年加入阿里云以来，持续致力于PAI机器学习平台的建设与优化工作，拥有丰富的实战经验和深入的技术洞察。

直播简介

议题核心：本次直播聚焦于随着训练数据规模和模型特征维度的不断膨胀，传统机器学习算法面临的挑战及应对策略。从R语言的广泛应用，到基于MPI技术的多机计算框架，再到能够处理超大规模特征的Parameter Server架构，直至当前主流的深度学习计算框架，机器学习平台上的编程模型经历了显著的演进过程，以适应业务需求和技术挑战的快速发展。

听众收益：参与本次直播的听众将深入了解PAI分布式机器学习平台在编程模型演进方面的历程，特别是阿里巴巴如何在面对大规模分布式机器学习难题时，采取创新思路和解决方案，为解决类似问题提供宝贵经验与启示。

重点内容概览

1. 编程模型演进史：

   • R语言阶段：介绍早期数据分析与建模中R语言的角色及其局限性。
   • MPI多机计算：阐述如何通过消息传递接口(MPI)实现多机并行计算，提升处理能力。
   • Parameter Server架构：解析该架构如何有效管理大规模特征，支持高维度模型训练。
   • 深度学习框架兴起：探讨TensorFlow、PyTorch等现代深度学习框架如何推动AI技术的新一轮飞跃。

2. PAI平台的应对策略：

   • 分布式训练加速：分享DLC（Distributed Learning Cluster）如何利用灵骏智算等资源，高效支撑大规模训练任务。
   • 模型服务部署：介绍EAS（Elastic Algorithm Service）如何简化模型在线服务的部署流程，加速AI应用落地。
   • 自动机器学习AutoML：展示HPO（Hyperparameter Optimization）如何自动化调优，降低模型开发门槛。

3. 案例分析：

   • 分享实际案例，如大语言模型应用、基于RAG的对话系统、AI绘画与视频生成等，说明PAI平台在不同场景下的技术实现与效果。

结论与展望

通过九丰专家的分享，不仅揭示了PAI机器学习平台在应对大规模数据与复杂模型挑战中的技术创新路径，还为行业内外对分布式机器学习感兴趣的开发者和研究人员提供了宝贵的实践指导和未来趋势展望。

此回答综合引用了提供的知识库资料，旨在为用户提供关于直播主题的全面且结构化的信息概述。