Alibaba Cloudi masinõppe platvorm tehisintellektile (PAI)
Kasutab selle esitluse kaanepilti stiilieeskujuna slaididele, mis luuakse sinu enda sisust. Või vali allpool mõni leht ja kasuta selle paigutust eeskujuna.
Kiirnavigatsioon
Sildid
Jaga slaide
Alibaba Cloudi masinõppe platvorm tehisintellektile (PAI)
Iga slaidilehe üksikasjalik vaade, sealhulgas paigutus, põhisisu ja visuaalsed elemendid.
Tiitelslaid, mis tutvustab Alibaba Cloudi masinõppe platvormi PAI esitlust, esitlejaks vanemlahenduste arhitekt, kuupäev veebruar 2022.
Täislaiuses tiitelslaid oranži gradienttaustaga, Alibaba Cloudi logo ja olümpiarõngaste bränding ülal vasakul, keskel pealkiri koos esitleja infoga
Jaotise eraldaja, mis juhatab sisse esitluse põhisisu osa.
Jaotatud paigutus vasakpoolse oranži külgribaga, valge kaart jaotise pealkirjaga on asetatud öise linnavaate foto kohale, millel on valgusjäljed
Kõrgetasemeline ülevaade PAI-st kui platvormist ML-töövoogude arendamiseks, käitamiseks ja juurutamiseks Alibaba Cloudis. Näidatud on kihiline arhitektuur alates Serverless Big Data Computing Engine'ist kuni PAI Auto Learningi, PAI Studio, PAI DS Workbooki, PAI Elastic Algorithm Service'i ja AI-lahendusteni.
Oranži aktsendiga pealkirjariba, koreakeelne kirjeldav tekst, kihiline arhitektuuriskeem, mis näitab alt-üles voogu andmejärvest AI-lahendusteni
Põhjalik arhitektuur, mis näitab kõiki PAI komponente: Intelligent Labeling, PAI-Studio (visuaalne modelleerimine), PAI-DSW (interaktiivne modelleerimine), PAI-DLC (pilvepõhine süvaõpe), PAI AutoLearning (automaatne õpe), PAI-EAS (veebipõhine prognoosimine) ning lisaks aluseks olevad ML-raamistikud ja arvutusmootorid.
Oranži aktsendiga pealkirjariba, mitmeveeruline ruudustik, mis näitab kõiki PAI alamteenuseid koos funktsioonide kirjeldustega, alumised kihid raamistike ja arvutusressursside jaoks
PAI-Studio pakub GUI-põhist ML-raamistiku modelleerimistööriista, millel on üle 200 algoritmi, automaatne ML-häälestamine (7 meetodit, 90% ressursisääst), suuremahulise maatriksõppe tugi ning kohandatud PySpark/Spark algoritmid.
Pealkiri koos alapealkirjaga, ülaosas neljaveeruline funktsioonide esiletõstmine, allpool kaks toote ekraanipilti, mis näitavad rikkalikke algoritmikomponente ja PAI-AutoML mootorit
PAI-DSW on pilvepõhine AI-märkmik, mis toetab heterogeenset GPU/CPU arvutust mudelite arendamiseks, treenimiseks ja visualiseerimiseks. Funktsioonide hulka kuuluvad mitme süvaõppe raamistiku tugi (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), kiire närvivõrkude GUI-koostaja ning lihtne GPU/CPU vahel lülitumine.
Pealkiri koos alapealkirjaga, keskel kirjeldav tekst, kolme paneeliga ekraanipiltide paigutus, mis näitab raamistiku käivitajat, närvivõrgu GUI-d ja GPU/CPU lülitusliidest
Pilvepõhine süvaõppe treenimisplatvorm, mille funktsioonideks on: täielikult pilvepõhine Kubernetes infrastruktuur, paindlik pool- või täishosting koos elastse skaleerimisega ning lineaarne kiirendus andmete/mudelite paralleelsuse kaudu, toetades üle 1 miljardi klassifitseerimisülesande.
Pealkiri koos alapealkirjaga, ülaosas kolmeveeruline funktsioonikirjeldus, allpool jaotus ECS/DLC klastri arhitektuuriskeemi ja PAI konsooli halduspaneeli vahel
PAI-TF-il põhinev siirdeõppe (transfer learning) raamistik, millel on null-lävi (algajasõbralik), väikesed andmenõuded tänu siirdeõppele ning terviklahendus alates andmete märgendamisest kuni mudeli treenimise ja juurutamiseni. Arhitektuur näitab ärikihti, AutoML-häälestust, võrgukihti (ResNet, LeNet, VGG jne) ja PAI-TF vundamenti.
Pealkiri koos alapealkirjaga, vasak veerg kolme ikooniga tähistatud funktsiooniga, parem pool näitab kihilist arhitektuuri alates PAI-TF-ist läbi siirdeõppe kuni ärirakendusteni
PAI-Tensorflow on Alibaba Cloudi inseneride meeskonna poolt optimeeritud TensorFlow raamistik. Funktsioonide hulka kuuluvad mudeli häälestamine, kompileerimisetapid, kulupõhine graafi partitsioneerimine, pakkimine/kärpimine, koodi genereerimine ja I/O optimeerimine. Toetab mitut raamistikku (TF, Caffe, PyTorch, MxNet) koos ONNX-i ühilduvusega ning on suunatud CPU, GPU, FPGA ja NPU riistvarale.
Pealkirjariba, kirjeldav tekst, jaotatud paigutus loeteluga vasakul ja mitmekihilise kompilaatori arhitektuuriskeemiga paremal, mis näitab graafi optimeerimist läbi koodiloome kuni riistvarani
Pilvepõhine veebialgoritmide mudeliteenus, millel on suur läbilaskevõime (üle 400 000 QPS mudeli kohta), mitme mudeli tugi (traditsiooniline ja süvaõpe), veebipõhine skaleerimine koos sini-rohelise juurutusega (blue-green deployment), kohandatud protsessori SDK ja PAI-Blade mudeli kompileerimise optimeerimine.
Pealkiri koos alapealkirjaga, jaotatud paigutus funktsioonide loeteluga vasakul ja PAI EAS mudeli juurutamise skeemiga paremal, mis näitab mitme piirkonna juurutamist PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW ja kohaliku üleslaadimise kaudu
Üksikasjalik pilvepõhine arhitektuur, mis näitab nelja kihti: kasutajaliides (ressursid, mudelid, teenused, seire), pistikprogrammide laiendused (PAI-blade, mudelite ansambel), algoritmiraamistik (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML) ja mootori funktsioonid (suure jõudlusega RPC, elastne laiendamine, sini-roheline juurutus, automaatne rühmitamine) K8S klastris.
Pealkiri koos alapealkirjaga, jaotatud paigutus neljakihilise arhitektuuritabeliga vasakul ja mitme piirkonna juurutamise skeemiga paremal (sama mis eelmisel slaidil)
Jõudluse võrdlusnäitajad, mis näitavad PAI optimeerimist võrreldes avatud lähtekoodiga TensorFlow'ga: CNN 4x kiirem, CRNN 1,3x kiirem, segmenteerimine 1,3x kiirem, BERT 2,8x kiirem, ASR 2,5x kiirem. Tulpdiagramm võrdleb TensorFlow'd, TensorFlow XLA-d ja PAI-d mitme mudelitüübi lõikes.
Pealkiri koos alapealkirjaga, jaotatud paigutus koreakeelsete võrdlustulemustega vasakul (koos oranžilt esiletõstetud kiirusnäitajatega) ja tulpdiagrammiga paremal
Volta GPU arhitektuuri ja automaatse segatäpsuse (FP16/FP32) kasutamine, saavutades reaalsetes stsenaariumides 3-kordse jõudluse kasvu. Näidatakse võrdlusteste TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler ja TAO Compiler+MixedPrecision vahel CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding ja CNN+RNN+CRF mudelite lõikes.
Ülal kirjeldav tekst, keskel tulpdiagramm neljasuunalise võrdlusega, all vooskeem, mis näitab automaatse segatäpsuse ahelat kasutaja mudelist kuni FP32-ga samaväärse täpsuseni
Täielik ML-ahel alates andmete sisestamisest DataWorksi kaudu (andmete eeltöötlus, tunnusloome), PAI-Studio (üksuste sobitamine, järjestusalgoritmid) ja mudeli väljundist kuni PAI-EAS teenuseni (järjestus- ja sobitusteenus) koos REST API tulemustega. Hõlmab Redis-tunnuste sobitamiseks ja PAI-Auto Learning konfigureerimist.
Pealkirjariba, kirjeldav tekst, täislaiuses lahenduse arhitektuuri diagramm, mis näitab andmevoogu vasakult paremale koos värvikoodidega komponentidega (türkiissinine teenuste jaoks)
Jaotise eraldaja, mis juhatab sisse parimate praktikate ja juhtumiuuringute osa.
Sama paigutus mis sissejuhatuse eraldajal – jaotatud oranži külgriba ja valge kaardiga, millel on jaotise pealkiri öise linnavaate foto taustal
PAI integreerub tihedalt Alibaba Cloudi suurandmete teenustega. Tootelahendus: PAI + MaxCompute + DataWorks. Stsenaariumid hõlmavad nutikat turundust, VOC-analüüsi, personaliseeritud reklaami, piltide soovitamist ja e-kaubanduse rakendusi. Töövoog: PAI Studio andmete töötlemiseks/mudeli treenimiseks, treenitud mudelite juurutamine PAI EAS-i kaudu.
Pealkirjariba, kirjeldav tekst, suur kesksel kohal olev ökosüsteemi integratsiooni diagramm (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS suunatud PAI Studio/DSW-sse, juurutamine PAI EAS-i) koos AI rakenduste ikoonidega paremal
Reaalsed AI rakendused Alibaba Groupis: CityBrain (sõidukite tuvastamine), CaiNiao Logistics (semantiline segmenteerimine) ja Unmanned Store (klientide tuvastamine). FPGA-põhine CNN-süsteem reaalajas videoanalüüsiks – üks FPGA-kaart asendab 10 CPU-serverit.
Pealkirjariba, kirjeldav tekst, kolmeveeruline paigutus koos sildistatud näidispiltidega, mis näitavad sõidukite tuvastamist, semantilist segmenteerimist ja inimeste tuvastamist piirdekastidega
Alibaba sisemine soovitusmootor, mis treenib miljoneid tunnuseid ja miljardeid näidiseid. PAI-TF näitab mudelite lõikes 125–232% jõudluse kasvu võrreldes baastasemega (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage). Kasutab RDMA ja NCCL protokolle side tõhususe parandamiseks.
Pealkirjariba, jaotatud paigutus Taobao tootelehe ekraanipildiga vasakul ja jõudlustestide tulpdiagrammiga paremal, selgitav tekst all
Klient kasutab PAI-d soovitusmootori ehitamiseks. Arhitektuur: rakenduse andmebaas ühendub DataWorksiga andmete täpsustamiseks, PAI Studio modelleerimiseks, PAI EAS mudeli juurutamiseks ja Redis reaalajas andmepäringute kiirendamiseks. Näitab täielikku võrguvälist andmeahelat ja reaalajas mudeli täitmise voogu.
Pealkirjariba, täielik arhitektuuri diagramm vasakul, mis näitab ahelat kliendi andmekeskusest Alibaba Cloudi, stsenaariumi kirjeldus paremal korea keeles
Traditsiooniliste jaemüügisüsteemide moderniseerimine Alibaba Cloudi teenuste, sealhulgas PAI abil. Andmed salvestatakse RDS/POLAR DB-sse, täpsustatakse Alibaba Cloudi suurandmete teenuste (MaxCompute, DataWorks) kaudu ja töödeldakse PAI-s mudelite arendamiseks. Täielik arhitektuur alusandmetest kuni võrguvälise treeningu ja võrgupõhiste soovituste teenindamiseni.
Pealkirjariba, suur detailne arhitektuuri diagramm vasakul, mis näitab kolmetasandilist süsteemi (alusandmed, võrguväline töötlus, võrgupõhine teenindus), stsenaariumi kirjeldus paremal
Teavitusslaid Alibaba Cloud Korea andmekeskuse avamise kohta 2022. aasta märtsis koos koreakeelse hüüdlausega 'Aasia superuustulnuk on lõpuks Koreas!'
Alibaba Cloudi logo ülal vasakul, suur koreakeelne pealkiri, kuupäeva teavitus, Alibaba Cloudi maskott (pilvekujuline) koos Korea maamärkide illustratsioonidega
Lõpuslaid Alibaba Cloudi brändingu ja hüüdlausega 'Worldwide Cloud Services Partner'.
Täielik oranž gradienttaust keskel asuva Alibaba Cloudi logo ja olümpiarõngastega, diagonaalsed valgusjuttide efektid
Levinud küsimused selle slaidi ja esitluse sisu kohta.
Alibaba Cloud PAI (Platform for AI) on terviklik masinõppe platvorm, mis katab kogu masinõppe elutsükli — alates andmete sildistamisest ja eeltöötlusest kuni mudelite treenimise, hindamise ja juurutamiseni. See sisaldab PAI-Studio tööriista visuaalseks modelleerimiseks, PAI-DSW keskkonda märkmikupõhiseks arenduseks, PAI-DLC lahendust hajusa süvaõppe jaoks, PAI-AutoLearningut koodivabaks masinõppeks ja PAI-EAS teenust elastseks veebipõhiseks prognoosimiseks.
See esitlus koosneb 22 slaidist, mis käsitlevad Alibaba Cloudi masinõppe platvormi PAI. See sisaldab platvormi ülevaadet, komponentide üksikasjalikku analüüsi (PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), jõudlusteste, lahenduste arhitektuuri, parimaid praktikaid, e-kaubanduse ja jaemüügi kliendilugusid ning Korea andmekeskuse teadaannet.
PAI pakub märkimisväärset jõudluse kasvu: võrreldes avatud lähtekoodiga TensorFlow'ga töötavad CNN-mudelid 4x kiiremini, BERT-mudelid 2,8x kiiremini, ASR-mudelid 2,5x kiiremini ning CRNN/segmentimismudelid 1,3x kiiremini. PAI kompileerimine koos segatäpsusega optimeerimisega (mixed precision) saavutab reaalsetes stsenaariumides kuni 3-kordse jõudluse paranemise.
See esitlus on mõeldud nii tehnilisele kui ka vähem tehnilisele auditooriumile. See sisaldab kõrgetasemelisi arhitektuuriülevaateid otsustajatele, üksikasjalikke tehnilisi skeeme inseneridele, jõudlusteste tehniliseks hindamiseks ja reaalseid kliendilugusid äriväärtuse demonstreerimiseks. Kakskeelne korea/inglise formaat muudab selle ideaalseks Korea turu esitlusteks.
Esitlus sisaldab kahte üksikasjalikku kliendilugu: (1) e-kaubanduse soovitusmootor, mis kasutab DataWorksi andmete täpsustamiseks, PAI Studiot modelleerimiseks ja PAI EAS-i koos Redisega reaalajas teenindamiseks, ning (2) jaemüügi moderniseerimise projekt, mis kasutab kogu Alibaba Cloudi tehnoloogiakogumit, sealhulgas RDS, MaxCompute, PAI ja Faiss vektoriotsingut nutikate tootesoovituste jaoks.
Jah, see esitlus kasutab Alibaba Cloudi ametlikku brändingut koos oranžide gradientide, ühtsete päiste ja standardiseeritud arhitektuuriskeemide stiiliga. 22-slaidiline struktuur pakub terviklikku malli, mida saab kohandada ML-platvormi demodeks, tehnilisteks müügiesitlusteks või pilvemigratsiooni ettepanekuteks Korea turul.
PAI toetab laia valikut raamistikke, sealhulgas TensorFlow (koos PAI-optimeeritud PAI-TF-iga), PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX ja PMML. PAI-DSW märkmikukeskkond toetab mitut Pythoni versiooni koos eelinstalleeritud TensorFlow ja PyTorchiga, samas kui PAI-EAS suudab teenindada mis tahes toetatud raamistiku mudeleid RESTful API-de kaudu.
See esitlus on kakskeelne, peamiselt korea keeles koos ingliskeelsete tehniliste terminite ja tootenimedega. Selle koostas Alibaba Cloudi vanemlahenduste arhitekt Korea turu jaoks, mistõttu on see ideaalne Korea suurettevõtetele, andmeteaduse meeskondadele ja tehnilistele otsustajatele, kes hindavad pilvepõhiseid ML-platvorme.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Võta eeskuju professionaalsetest disainidest, vali oma stiil ja genereeri slaidid täiusliku tekstirenderdusega. Nano Banana jõul – alusta oma esitluse loomist kohe.
Sinu AI-agent slaidide loomiseks. Säästa aega ja sära kiiremini nutika esitluste loomisega.
© 2026 2slides. Kõik õigused kaitstud.