Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI)
Navigasi Cepat
Tag
Bagikan slide
Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI)
Tampilan detail setiap halaman slide, termasuk tata letak, konten utama dan elemen visual.
Slide judul yang memperkenalkan presentasi tentang Platform Machine Learning Alibaba Cloud untuk AI, dibawakan oleh Senior Solutions Architect, bertanggal Februari 2022.
Slide judul lebar penuh dengan latar belakang gradien oranye, logo Alibaba Cloud dan branding cincin Olimpiade di kiri atas, teks judul di tengah beserta info presenter
Pemisah bagian yang memperkenalkan bagian konten utama presentasi.
Tata letak terbagi dengan sidebar oranye di kiri, kartu putih dengan judul bagian di atas foto malam kota dengan jejak cahaya
Ikhtisar tingkat tinggi PAI sebagai platform untuk mengembangkan, menjalankan, dan menerapkan beban kerja ML di Alibaba Cloud. Menampilkan arsitektur berlapis dari Serverless Big Data Computing Engine melalui PAI Auto Learning, PAI Studio, dan PAI DS Workbook hingga PAI Elastic Algorithm Service dan AI Solutions.
Bilah judul dengan aksen oranye, teks deskriptif, diagram arsitektur berlapis yang menunjukkan aliran dari bawah ke atas dari danau data ke solusi AI
Arsitektur komprehensif yang menampilkan semua komponen PAI: Pelabelan Cerdas, PAI-Studio (pemodelan visual), PAI-DSW (pemodelan interaktif), PAI-DLC (pelatihan deep learning cloud-native), PAI AutoLearning (pembelajaran otomatis), PAI-EAS (prediksi online), beserta framework ML dan mesin komputasi yang mendasarinya.
Bilah judul dengan aksen oranye, tata letak grid multi-kolom yang menampilkan semua sub-layanan PAI dengan deskripsi fitur, lapisan bawah untuk framework dan komputasi
PAI-Studio menyediakan alat pemodelan framework ML berbasis GUI dengan 200+ algoritma, penyetelan ML otomatis (7 metode, hemat sumber daya 90%), dukungan pelatihan matriks berskala besar, dan algoritma PySpark/Spark kustom.
Judul dengan subjudul, empat kolom sorotan fitur di atas, dua panel tangkapan layar produk di bawah yang menampilkan Rich Algorithm Components dan PAI-AutoML Engine
PAI-DSW adalah notebook AI cloud yang mendukung komputasi GPU/CPU heterogen untuk pengembangan, pelatihan, dan visualisasi model. Fitur meliputi dukungan multi-framework deep learning (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), pembangun GUI jaringan saraf yang cepat, dan peralihan GPU/CPU yang mudah.
Judul dengan subjudul, teks deskripsi di tengah, tata letak tiga panel tangkapan layar yang menampilkan peluncur framework, GUI jaringan saraf, dan antarmuka peralihan GPU/CPU
Platform pelatihan deep learning cloud-native dengan fitur: infrastruktur Kubernetes berbasis cloud penuh, hosting semi/penuh fleksibel dengan penskalaan elastis, dan akselerasi linear melalui paralelisme data/model yang mendukung 1M+ tugas klasifikasi.
Judul dengan subjudul, deskripsi fitur tiga kolom di atas, bagian bawah terbagi antara diagram arsitektur kluster ECS/DLC dan panel manajemen konsol PAI
Framework pembelajaran migrasi berbasis PAI-TF dengan penggunaan tanpa hambatan (ramah pemula), kebutuhan data kecil melalui transfer learning, dan solusi satu atap mulai dari pelabelan data hingga pelatihan dan penerapan model. Arsitektur mencakup lapisan bisnis, penyetelan AutoML, lapisan jaringan (ResNet, LeNet, VGG, dll.), dan fondasi PAI-TF.
Judul dengan subjudul, kolom kiri dengan tiga fitur berlabel ikon, sisi kanan menampilkan arsitektur berlapis dari PAI-TF melalui transfer learning ke aplikasi bisnis
PAI-Tensorflow adalah framework TensorFlow yang dioptimalkan oleh tim teknik Alibaba Cloud. Fitur meliputi penyetelan model, pass kompilasi, partisi grafik berbasis biaya, kompresi/pemangkasan, pembuatan kode, dan optimasi I/O. Mendukung beberapa framework (TF, Caffe, PyTorch, MxNet) dengan interop ONNX dan menargetkan perangkat keras CPU, GPU, FPGA, NPU.
Bilah judul, teks deskripsi, tata letak terbagi dengan daftar poin di kiri dan diagram arsitektur kompiler berlapis di kanan yang menunjukkan optimasi grafik melalui codegen ke target perangkat keras
Layanan model algoritma online cloud-native dengan throughput tinggi (400K+ QPS per model), dukungan multi-model (tradisional dan deep learning), penskalaan online dengan penerapan biru-hijau, SDK prosesor kustom, dan optimasi kompilasi model PAI-Blade.
Judul dengan subjudul, tata letak terbagi dengan daftar poin fitur di kiri dan diagram Penerapan Model PAI EAS di kanan yang menampilkan penerapan multi-wilayah dari PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW, dan Local Uploading
Arsitektur cloud-native terperinci yang menampilkan empat lapisan: Antarmuka Pengguna (Sumber Daya, Model, Layanan, Pemantauan), Ekstensi Plugin (PAI-blade, Model Ensemble), Framework Algoritma (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML), dan Fungsi Mesin (RPC berkinerja tinggi, ekspansi elastis, penerapan biru-hijau, pengelompokan otomatis) pada kluster K8S.
Judul dengan subjudul, tata letak terbagi dengan tabel arsitektur empat lapisan di kiri dan diagram penerapan multi-wilayah di kanan (sama seperti slide sebelumnya)
Tolok ukur kinerja yang menampilkan optimasi PAI vs TensorFlow open-source: CNN 4x lebih cepat, CRNN 1,3x lebih cepat, Segmentasi 1,3x lebih cepat, BERT 2,8x lebih cepat, ASR 2,5x lebih cepat. Grafik batang yang membandingkan TensorFlow, TensorFlow XLA, dan PAI di beberapa jenis model.
Judul dengan subjudul, tata letak terbagi dengan hasil tolok ukur poin di kiri (dengan angka percepatan yang disorot oranye) dan perbandingan grafik batang di kanan
Memanfaatkan arsitektur Volta GPU dengan presisi campuran otomatis untuk FP16/FP32, mencapai peningkatan kinerja skenario nyata 3x. Menampilkan tolok ukur yang membandingkan TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler, dan TAO Compiler+MixedPrecision di seluruh model CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding, dan CNN+RNN+CRF.
Teks deskripsi di atas, grafik batang di tengah yang menunjukkan perbandingan empat arah, diagram alur presisi campuran otomatis di bawah dari model pengguna ke akurasi setara FP32
Pipeline ML lengkap dari input data melalui DataWorks (pra-pemrosesan data, rekayasa fitur), PAI-Studio (pencocokan item, algoritma peringkat), output model ke PAI-EAS (layanan peringkat, layanan pencocokan) dengan hasil REST API. Termasuk Redis untuk pencocokan fitur dan konfigurasi PAI-Auto Learning.
Bilah judul, teks deskripsi, diagram arsitektur solusi lebar penuh yang menampilkan alur data kiri-ke-kanan dengan komponen berkode warna (biru kehijauan/sian untuk layanan)
Pemisah bagian yang memperkenalkan bagian praktik terbaik dan studi kasus.
Tata letak yang sama seperti pemisah Pendahuluan - terbagi dengan sidebar oranye, kartu putih dengan judul bagian di foto malam kota
PAI terintegrasi erat dengan layanan big data Alibaba Cloud. Solusi produk: PAI + MaxCompute + DataWorks. Skenario meliputi pemasaran cerdas, analisis VOC, iklan yang dipersonalisasi, rekomendasi gambar, dan aplikasi e-commerce. Alur kerja: gunakan PAI Studio untuk pemrosesan data/pelatihan model, terapkan model terlatih melalui PAI EAS.
Bilah judul, teks deskripsi, diagram pusat besar yang menampilkan integrasi ekosistem (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS yang dimasukkan ke PAI Studio/DSW, diterapkan ke PAI EAS) dengan ikon aplikasi AI di kanan
Aplikasi AI dunia nyata dalam Alibaba Group: CityBrain (deteksi kendaraan), CaiNiao Logistics (segmentasi semantik), dan Toko Tanpa Awak (deteksi pelanggan). Sistem CNN berbasis FPGA yang diterapkan dalam analitik video dunia nyata - satu kartu FPGA menggantikan 10 server CPU.
Bilah judul, teks deskripsi, tata letak tiga kolom dengan gambar contoh berlabel yang menampilkan deteksi kendaraan, segmentasi semantik, dan deteksi orang dengan kotak pembatas
Sistem rekomendasi internal Alibaba yang melatih jutaan fitur dan miliaran sampel. PAI-TF menunjukkan peningkatan kinerja 125-232% dibandingkan baseline di seluruh model (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage). Menggunakan protokol RDMA dan NCCL untuk efisiensi komunikasi yang lebih baik.
Bilah judul, tata letak terbagi dengan tangkapan layar halaman produk Taobao di kiri dan grafik batang tolok ukur kinerja di kanan, teks penjelasan di bawah
Pelanggan menggunakan PAI untuk membangun sistem rekomendasi. Arsitektur: DB Aplikasi terhubung ke DataWorks untuk penyempurnaan data, PAI Studio untuk pemodelan, PAI EAS untuk penerapan model, Redis untuk akselerasi kueri data real-time. Menampilkan pipeline data offline lengkap dan alur eksekusi model real-time.
Bilah judul, diagram arsitektur penuh di kiri yang menampilkan pipeline DC pelanggan ke Alibaba Cloud, teks deskripsi skenario di kanan
Memodernisasi sistem ritel tradisional menggunakan layanan Alibaba Cloud termasuk PAI. Data disimpan di RDS/POLAR DB, disempurnakan melalui layanan big data Alibaba Cloud (MaxCompute, DataWorks), diproses melalui PAI untuk pengembangan model. Arsitektur lengkap dari data yang mendasari melalui pelatihan offline hingga penyajian rekomendasi online.
Bilah judul, diagram arsitektur terperinci besar di kiri yang menampilkan sistem tiga tingkat (data yang mendasari, pemrosesan offline, penyajian online), deskripsi skenario di kanan
Slide pengumuman pembukaan pusat data Alibaba Cloud Korea pada Maret 2022, dengan tagline Korea 'Asia's Super Rookie Finally Arrives in Korea!'
Logo Alibaba Cloud di kiri atas, teks judul Korea besar, pengumuman tanggal, karakter maskot Alibaba Cloud (berbentuk awan) dengan ilustrasi landmark Korea
Slide penutup dengan branding Alibaba Cloud dan tagline 'Worldwide Cloud Services Partner'.
Latar belakang gradien oranye penuh dengan logo Alibaba Cloud di tengah dan cincin Olimpiade, efek goresan cahaya diagonal
Pertanyaan umum tentang slide ini dan konten presentasi yang mendasarinya.
Alibaba Cloud PAI (Platform for AI) adalah platform machine learning komprehensif yang mencakup seluruh siklus hidup ML - mulai dari pelabelan dan pra-pemrosesan data hingga pelatihan, evaluasi, dan penerapan model. Ini mencakup PAI-Studio untuk pemodelan visual, PAI-DSW untuk pengembangan berbasis notebook, PAI-DLC untuk deep learning terdistribusi, PAI-AutoLearning untuk ML tanpa kode, dan PAI-EAS untuk penyajian prediksi online elastis.
Presentasi ini berisi 22 slide yang membahas Alibaba Cloud's Machine Learning Platform for AI (PAI). Ini mencakup ikhtisar platform, rincian komponen terperinci (PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), benchmark kinerja, arsitektur solusi, praktik terbaik, studi kasus pelanggan untuk e-commerce dan ritel, dan pengumuman pusat data Korea.
PAI menunjukkan peningkatan kinerja yang signifikan: Model CNN berjalan 4x lebih cepat, model BERT 2.8x lebih cepat, model ASR 2.5x lebih cepat, dan model CRNN/Segmentasi 1.3x lebih cepat dibandingkan dengan TensorFlow open-source. Kompilasi PAI dengan optimasi presisi campuran mencapai peningkatan kinerja hingga 3x dalam skenario dunia nyata.
Presentasi ini dirancang untuk audiens teknis dan semi-teknis. Ini mencakup ikhtisar arsitektur tingkat tinggi yang cocok untuk pengambil keputusan, diagram teknis terperinci untuk para engineer, benchmark kinerja untuk evaluasi teknis, dan studi kasus pelanggan nyata yang menunjukkan nilai bisnis. Format dwibahasa Korea/Inggris membuatnya ideal untuk presentasi pasar Korea.
Presentasi ini mencakup dua studi kasus pelanggan terperinci: (1) sistem rekomendasi e-commerce menggunakan DataWorks untuk pemurnian data, PAI Studio untuk pemodelan, dan PAI EAS dengan Redis untuk penyajian real-time, dan (2) proyek modernisasi ritel menggunakan tumpukan Alibaba Cloud lengkap termasuk RDS, MaxCompute, PAI, dan pencarian vektor Faiss untuk rekomendasi produk cerdas.
Ya, presentasi ini menggunakan branding resmi Alibaba Cloud dengan tema gradien oranye, tata letak header yang konsisten, dan gaya diagram arsitektur standar. Struktur 22 slide menyediakan template komprehensif yang dapat diadaptasi untuk demo platform ML, presentasi penjualan teknis, atau proposal migrasi cloud yang menargetkan pasar Korea.
PAI mendukung berbagai framework termasuk TensorFlow (dengan PAI-TF yang dioptimalkan PAI), PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX, dan PMML. Lingkungan notebook PAI-DSW mendukung beberapa versi Python dengan TensorFlow dan PyTorch yang sudah diinstal sebelumnya, sementara PAI-EAS dapat menyajikan model dari framework apa pun yang didukung melalui API RESTful.
Presentasi ini dwibahasa, terutama dalam bahasa Korea dengan istilah teknis dan nama produk dalam bahasa Inggris. Itu dibuat oleh Arsitek Solusi Senior di Alibaba Cloud untuk pasar Korea, menjadikannya ideal untuk klien perusahaan Korea, tim data science, dan pengambil keputusan teknis yang mengevaluasi platform ML cloud.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Referensikan desain profesional, pilih gaya Anda, dan hasilkan slide dengan rendering teks sempurna. Didukung oleh Nano Banana—mulai buat presentasi Anda sekarang.
Your AI Agent for slides. Save time, shine faster with intelligent presentation creation.
© 2026 2slides. All rights reserved.