Plateforme de Machine Learning Alibaba Cloud pour l'IA (PAI)
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Plateforme de Machine Learning Alibaba Cloud pour l'IA (PAI)
Vue détaillée de chaque page de diapositive, incluant la mise en page, le contenu clé et les éléments visuels.
Diapositive de titre présentant la présentation sur la plateforme de Machine Learning d'Alibaba Cloud pour l'IA, présentée par l'architecte de solutions senior, datée de février 2022.
Diapositive de titre pleine largeur avec fond dégradé orange, logo Alibaba Cloud et branding des anneaux olympiques en haut à gauche, texte du titre centré avec les informations du présentateur
Séparateur de section présentant la section de contenu principal de la présentation.
Disposition divisée avec une barre latérale orange à gauche, une carte blanche avec le titre de la section superposée à une photographie de nuit d'un paysage urbain avec des traînées de lumière
Aperçu de haut niveau de PAI en tant que plateforme pour développer, exécuter et déployer des charges de travail de ML sur Alibaba Cloud. Montre l'architecture en couches du moteur de calcul de Big Data sans serveur via PAI Auto Learning, PAI Studio et PAI DS Workbook vers PAI Elastic Algorithm Service et AI Solutions.
Barre de titre avec accent orange, texte descriptif en coréen, diagramme d'architecture en couches montrant le flux ascendant du lac de données aux solutions d'IA
Architecture complète montrant tous les composants PAI : Intelligent Labeling, PAI-Studio (modélisation visuelle), PAI-DSW (modélisation interactive), PAI-DLC (formation approfondie native du cloud), PAI AutoLearning (apprentissage automatique), PAI-EAS (prédiction en ligne), ainsi que les frameworks ML et les moteurs de calcul sous-jacents.
Barre de titre avec accent orange, disposition en grille multi-colonnes montrant tous les sous-services PAI avec des descriptions de fonctionnalités, couches inférieures pour les frameworks et le calcul
PAI-Studio fournit un outil de modélisation de framework ML basé sur une interface graphique avec plus de 200 algorithmes, un réglage ML automatique (7 méthodes, 90 % d'économies de ressources), une prise en charge de la formation matricielle à grande échelle et des algorithmes PySpark/Spark personnalisés.
Titre avec sous-titre, points forts des fonctionnalités en quatre colonnes en haut, deux panneaux de captures d'écran du produit ci-dessous montrant les composants d'algorithmes riches et le moteur PAI-AutoML
PAI-DSW est un notebook d'IA cloud prenant en charge le calcul GPU/CPU hétérogène pour le développement, la formation et la visualisation de modèles. Comprend la prise en charge de plusieurs frameworks de deep learning (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), un générateur d'interface graphique de réseau neuronal rapide et une commutation GPU/CPU facile.
Titre avec sous-titre, texte de description centré, disposition de capture d'écran à trois panneaux montrant le lanceur de framework, l'interface graphique de réseau neuronal et l'interface de commutation GPU/CPU
Plateforme de formation de deep learning native du cloud avec les fonctionnalités suivantes : infrastructure Kubernetes entièrement basée sur le cloud, hébergement semi/complet flexible avec mise à l'échelle élastique et accélération linéaire via le parallélisme des données/modèles prenant en charge plus d'un milliard de tâches de classification.
Titre avec sous-titre, description des fonctionnalités en trois colonnes en haut, division inférieure entre le diagramme d'architecture de cluster ECS/DLC et le panneau de gestion de la console PAI
Framework d'apprentissage de la migration basé sur PAI-TF avec une utilisation à seuil zéro (convivial pour les débutants), de faibles besoins en données via l'apprentissage par transfert et une solution unique de l'étiquetage des données à la formation et au déploiement du modèle. L'architecture montre la couche métier, le réglage AutoML, la couche réseau (ResNet, LeNet, VGG, etc.) et la base PAI-TF.
Titre avec sous-titre, colonne de gauche avec trois fonctionnalités étiquetées par icônes, côté droit montrant l'architecture en couches de PAI-TF via l'apprentissage par transfert aux applications métier
PAI-Tensorflow est un framework TensorFlow optimisé par l'équipe d'ingénierie d'Alibaba Cloud. Les fonctionnalités incluent le réglage du modèle, les passes de compilation, le partitionnement de graphes basé sur les coûts, la compression/élagage, la génération de code et l'optimisation des E/S. Prend en charge plusieurs frameworks (TF, Caffe, PyTorch, MxNet) avec l'interopérabilité ONNX et cible le matériel CPU, GPU, FPGA, NPU.
Barre de titre, texte de description, disposition divisée avec une liste à puces à gauche et un diagramme d'architecture de compilateur multicouche à droite montrant l'optimisation du graphe via codegen vers les cibles matérielles
Service de modèle d'algorithme en ligne natif du cloud avec un débit élevé (plus de 400 000 QPS par modèle), une prise en charge multi-modèles (apprentissage traditionnel et approfondi), une mise à l'échelle en ligne avec un déploiement bleu-vert, un SDK de processeur personnalisé et une optimisation de la compilation de modèle PAI-Blade.
Titre avec sous-titre, disposition divisée avec une liste à puces de fonctionnalités à gauche et un diagramme de déploiement de modèle PAI EAS à droite montrant le déploiement multi-régions à partir de PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW et Local Uploading
Architecture cloud-native détaillée montrant quatre couches : Interface utilisateur (Ressources, Modèles, Services, Surveillance), Extension de plug-in (PAI-blade, Ensemble de modèles), Cadre d’algorithme (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML) et Fonction moteur (RPC haute performance, expansion élastique, déploiement bleu-vert, batch automatique) sur cluster K8S.
Titre avec sous-titre, disposition divisée avec tableau d’architecture à quatre couches à gauche et diagramme de déploiement multirégional à droite (identique à la diapositive précédente)
Bancs d’essai de performance montrant l’optimisation PAI par rapport à TensorFlow open source : CNN 4x plus rapide, CRNN 1,3x plus rapide, Segmentation 1,3x plus rapide, BERT 2,8x plus rapide, ASR 2,5x plus rapide. Diagramme à barres comparant TensorFlow, TensorFlow XLA et PAI sur plusieurs types de modèles.
Titre avec sous-titre, disposition divisée avec résultats de bancs d’essai coréens à puces à gauche (avec des nombres de vitesse mis en évidence en orange) et comparaison de diagramme à barres à droite
Tirer parti de l’architecture Volta GPU avec une précision mixte automatique pour FP16/FP32, permettant une amélioration des performances de 3x dans des scénarios réels. Affiche un banc d’essai comparant TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler et TAO Compiler+MixedPrecision sur les modèles CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding et CNN+RNN+CRF.
Texte de description en haut, diagramme à barres au centre montrant une comparaison à quatre voies, diagramme de flux inférieur montrant le pipeline de précision mixte automatique du modèle utilisateur à la précision équivalente FP32
Pipeline ML complet de l’entrée de données via DataWorks (prétraitement des données, ingénierie des fonctionnalités), PAI-Studio (correspondance d’éléments, algorithmes de classement), sortie de modèle vers PAI-EAS (service de classement, service de correspondance) avec résultats d’API REST. Comprend Redis pour la correspondance des fonctionnalités et la configuration de PAI-Auto Learning.
Barre de titre, texte de description, diagramme d’architecture de solution pleine largeur montrant le flux de données de gauche à droite avec des composants à code couleur (sarcelle/cyan pour les services)
Séparateur de section présentant la section des meilleures pratiques et des études de cas.
Même disposition que le séparateur d’introduction - divisé avec une barre latérale orange, une carte blanche avec le titre de la section sur une photographie de nuit de paysage urbain
PAI s'intègre étroitement aux services de big data d'Alibaba Cloud. Solution produit : PAI + MaxCompute + DataWorks. Les scénarios incluent le marketing intelligent, l'analyse VOC, la publicité personnalisée, la recommandation d'images et les applications de commerce électronique. Flux de travail : utilisez PAI Studio pour le traitement des données/l'entraînement des modèles, déployez les modèles entraînés via PAI EAS.
Barre de titre, texte descriptif, grand diagramme central montrant l'intégration de l'écosystème (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS alimentant PAI Studio/DSW, déploiement vers PAI EAS) avec des icônes d'application d'IA à droite
Applications d'IA réelles au sein du groupe Alibaba : CityBrain (détection de véhicules), CaiNiao Logistics (segmentation sémantique) et Unmanned Store (détection de clients). Système CNN basé sur FPGA déployé dans l'analyse vidéo réelle - une carte FPGA remplace 10 serveurs CPU.
Barre de titre, texte descriptif, disposition en trois colonnes avec des exemples d'images étiquetées montrant la détection de véhicules, la segmentation sémantique et la détection de personnes avec des boîtes englobantes
Le système de recommandation interne d'Alibaba entraîne des millions de fonctionnalités et des milliards d'échantillons. PAI-TF affiche une amélioration des performances de 125 à 232 % par rapport à la base de référence sur tous les modèles (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage). Utilise les protocoles RDMA et NCCL pour une meilleure efficacité de communication.
Barre de titre, disposition divisée avec une capture d'écran de la page produit Taobao à gauche et un graphique à barres de référence de performance à droite, texte explicatif ci-dessous
Un client utilise PAI pour créer un système de recommandation. Architecture : la base de données d'application se connecte à DataWorks pour l'affinage des données, PAI Studio pour la modélisation, PAI EAS pour le déploiement du modèle, Redis pour l'accélération des requêtes de données en temps réel. Affiche un pipeline de données hors ligne complet et un flux d'exécution de modèle en temps réel.
Barre de titre, diagramme d'architecture complet à gauche montrant le pipeline du DC client vers Alibaba Cloud, texte de description du scénario à droite en coréen
Modernisation des systèmes de vente au détail traditionnels à l'aide des services Alibaba Cloud, y compris PAI. Données stockées dans RDS/POLAR DB, affinées via les services de big data Alibaba Cloud (MaxCompute, DataWorks), traitées via PAI pour le développement de modèles. Architecture complète des données sous-jacentes à l'entraînement hors ligne jusqu'au service de recommandation en ligne.
Barre de titre, grand diagramme d'architecture détaillé à gauche montrant un système à trois niveaux (données sous-jacentes, traitement hors ligne, service en ligne), description du scénario à droite
Slide d'annonce de l'ouverture du centre de données Alibaba Cloud Corée en mars 2022, avec le slogan coréen 'La super recrue d'Asie arrive enfin en Corée !'
Logo Alibaba Cloud en haut à gauche, grand titre en coréen, annonce de la date, personnage de la mascotte Alibaba Cloud (en forme de nuage) avec des illustrations de monuments coréens
Slide de clôture avec le branding Alibaba Cloud et le slogan 'Worldwide Cloud Services Partner'.
Fond dégradé orange complet avec le logo Alibaba Cloud et les anneaux olympiques centrés, effets de traînées lumineuses diagonales
Questions courantes sur cette diapositive et le contenu de présentation sous-jacent.
Alibaba Cloud PAI (Platform for AI) est une plateforme complète de Machine Learning qui couvre l'ensemble du cycle de vie ML - de l'étiquetage et du prétraitement des données à l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles. Elle comprend PAI-Studio pour la modélisation visuelle, PAI-DSW pour le développement basé sur des notebooks, PAI-DLC pour le Deep Learning distribué, PAI-AutoLearning pour le ML sans code et PAI-EAS pour le service de prédiction en ligne élastique.
Cette présentation contient 22 diapositives couvrant la plateforme de Machine Learning pour l'IA (PAI) d'Alibaba Cloud. Elle comprend une vue d'ensemble de la plateforme, des descriptions détaillées des composants (PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), des benchmarks de performance, l'architecture de la solution, les meilleures pratiques, des études de cas clients pour le e-commerce et le commerce de détail, et l'annonce du centre de données coréen.
PAI démontre des gains de performance significatifs : les modèles CNN s'exécutent 4x plus rapidement, les modèles BERT 2,8x plus rapidement, les modèles ASR 2,5x plus rapidement et les modèles CRNN/Segmentation 1,3x plus rapidement par rapport à TensorFlow open source. La compilation PAI avec optimisation de précision mixte permet d'améliorer les performances jusqu'à 3x dans des scénarios réels.
Cette présentation est conçue pour les publics techniques et semi-techniques. Elle comprend des aperçus d'architecture de haut niveau adaptés aux décideurs, des diagrammes techniques détaillés pour les ingénieurs, des benchmarks de performance pour l'évaluation technique et des études de cas clients réels qui démontrent la valeur commerciale. Le format bilingue coréen/anglais la rend idéale pour les présentations sur le marché coréen.
La présentation comprend deux études de cas clients détaillées : (1) un système de recommandation de e-commerce utilisant DataWorks pour l'affinage des données, PAI Studio pour la modélisation et PAI EAS avec Redis pour le service en temps réel, et (2) un projet de modernisation du commerce de détail utilisant la pile complète Alibaba Cloud, y compris RDS, MaxCompute, PAI et la recherche vectorielle Faiss pour des recommandations de produits intelligentes.
Oui, cette présentation utilise l'image de marque officielle d'Alibaba Cloud avec des thèmes de dégradé orange, des mises en page d'en-tête cohérentes et des styles de diagramme d'architecture standardisés. La structure de 22 diapositives fournit un modèle complet qui peut être adapté pour les démos de plateformes ML, les présentations de ventes techniques ou les propositions de migration vers le Cloud ciblant le marché coréen.
PAI prend en charge un large éventail de frameworks, notamment TensorFlow (avec PAI-TF optimisé par PAI), PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX et PMML. L'environnement de notebook PAI-DSW prend en charge plusieurs versions de Python avec TensorFlow et PyTorch préinstallés, tandis que PAI-EAS peut servir des modèles à partir de n'importe quel framework pris en charge via des API RESTful.
Cette présentation est bilingue, principalement en coréen avec des termes techniques et des noms de produits en anglais. Elle a été créée par un architecte de solutions senior chez Alibaba Cloud pour le marché coréen, ce qui la rend idéale pour les entreprises clientes coréennes, les équipes de Data Science et les décideurs techniques évaluant les plateformes ML Cloud.
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