Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI)
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Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI)
Vista dettagliata di ogni pagina di slide, inclusi layout, contenuto chiave ed elementi visivi.
Slide del titolo che introduce la presentazione sulla Machine Learning Platform for AI di Alibaba Cloud, presentata dal Senior Solutions Architect, datata febbraio 2022.
Slide del titolo a larghezza intera con sfondo a gradiente arancione, logo di Alibaba Cloud e branding degli anelli olimpici in alto a sinistra, testo del titolo centrato con informazioni sul presentatore
Divisore di sezione che introduce la sezione principale della presentazione.
Layout diviso con barra laterale arancione a sinistra, card bianca con titolo della sezione sovrapposto a fotografia notturna di paesaggio urbano con scie luminose
Panoramica di alto livello di PAI come piattaforma per sviluppare, eseguire e implementare carichi di lavoro ML su Alibaba Cloud. Mostra l'architettura a livelli dal Serverless Big Data Computing Engine attraverso PAI Auto Learning, PAI Studio e PAI DS Workbook a PAI Elastic Algorithm Service e AI Solutions.
Barra del titolo con accento arancione, testo descrittivo in coreano, diagramma dell'architettura a livelli che mostra il flusso dal basso verso l'alto dal data lake alle soluzioni AI
Architettura completa che mostra tutti i componenti PAI: Intelligent Labeling, PAI-Studio (modellazione visuale), PAI-DSW (modellazione interattiva), PAI-DLC (deep training cloud-native), PAI AutoLearning (apprendimento automatico), PAI-EAS (previsione online), oltre a framework ML e motori di calcolo sottostanti.
Barra del titolo con accento arancione, layout a griglia multi-colonna che mostra tutti i sotto-servizi PAI con descrizioni delle funzionalità, livelli inferiori per framework e calcolo
PAI-Studio fornisce uno strumento di modellazione framework ML basato su GUI con oltre 200 algoritmi, ottimizzazione automatica ML (7 metodi, risparmio di risorse del 90%), supporto per l'addestramento di matrici su larga scala e algoritmi PySpark/Spark personalizzati.
Titolo con sottotitolo, evidenziazioni delle funzionalità a quattro colonne in alto, due pannelli di screenshot del prodotto sotto che mostrano Rich Algorithm Components e PAI-AutoML Engine
PAI-DSW è un notebook AI cloud che supporta il calcolo GPU/CPU eterogeneo per lo sviluppo, l'addestramento e la visualizzazione di modelli. Dispone di supporto per framework di deep learning multipli (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), builder GUI di reti neurali veloce e facile commutazione GPU/CPU.
Titolo con sottotitolo, testo di descrizione centrato, layout di screenshot a tre pannelli che mostra il launcher del framework, la GUI della rete neurale e l'interfaccia di commutazione GPU/CPU
Piattaforma di deep learning training cloud-native con funzionalità: infrastruttura Kubernetes completamente basata su cloud, hosting semi/completo flessibile con scalabilità elastica e accelerazione lineare tramite parallelismo dati/modello che supporta oltre 1 miliardo di attività di classificazione.
Titolo con sottotitolo, descrizione delle funzionalità a tre colonne in alto, divisione inferiore tra il diagramma dell'architettura del cluster ECS/DLC e il pannello di gestione della console PAI
Framework di migration learning basato su PAI-TF con utilizzo a soglia zero (adatto ai principianti), piccoli requisiti di dati tramite transfer learning e soluzione one-stop dall'etichettatura dei dati all'addestramento e all'implementazione del modello. L'architettura mostra il livello business, l'ottimizzazione AutoML, il livello di rete (ResNet, LeNet, VGG, ecc.) e la base PAI-TF.
Titolo con sottotitolo, colonna di sinistra con tre funzionalità etichettate con icone, lato destro che mostra l'architettura a livelli da PAI-TF attraverso il transfer learning alle applicazioni aziendali
PAI-Tensorflow è un framework TensorFlow ottimizzato dal team di ingegneria di Alibaba Cloud. Le funzionalità includono l'ottimizzazione del modello, i passaggi di compilazione, il partizionamento del grafico basato sui costi, la compressione/potatura, la generazione di codice e l'ottimizzazione I/O. Supporta più framework (TF, Caffe, PyTorch, MxNet) con interoperabilità ONNX e target hardware CPU, GPU, FPGA, NPU.
Barra del titolo, testo di descrizione, layout diviso con elenco puntato a sinistra e diagramma dell'architettura del compilatore multi-livello a destra che mostra l'ottimizzazione del grafico attraverso codegen a target hardware
Servizio di modello di algoritmo online cloud-native con throughput elevato (oltre 400K QPS per modello), supporto multi-modello (tradizionale e deep learning), scalabilità online con implementazione blue-green, SDK del processore personalizzato e ottimizzazione della compilazione del modello PAI-Blade.
Titolo con sottotitolo, layout diviso con elenco puntato delle funzionalità a sinistra e diagramma di implementazione del modello PAI EAS a destra che mostra l'implementazione multi-regione da PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW e caricamento locale
Architettura cloud-native dettagliata che mostra quattro livelli: Interfaccia Utente (Risorse, Modelli, Servizi, Monitoraggio), Estensione Plugin (PAI-blade, Model Ensemble), Framework Algoritmi (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML) e Funzione Motore (RPC ad alte prestazioni, espansione elastica, blue-green deployment, auto batching) su cluster K8S.
Titolo con sottotitolo, layout diviso con tabella dell'architettura a quattro livelli a sinistra e diagramma di implementazione multi-regione a destra (come nella slide precedente)
Benchmark delle prestazioni che mostrano l'ottimizzazione di PAI rispetto a TensorFlow open-source: CNN 4 volte più veloce, CRNN 1,3 volte più veloce, Segmentazione 1,3 volte più veloce, BERT 2,8 volte più veloce, ASR 2,5 volte più veloce. Grafico a barre che confronta TensorFlow, TensorFlow XLA e PAI su più tipi di modelli.
Titolo con sottotitolo, layout diviso con risultati di benchmark puntati in coreano a sinistra (con numeri di accelerazione evidenziati in arancione) e grafico a barre di confronto a destra
Sfruttamento dell'architettura GPU Volta con precisione mista automatica per FP16/FP32, ottenendo un miglioramento delle prestazioni di 3 volte in scenari reali. Mostra un benchmark che confronta TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler e TAO Compiler+MixedPrecision su modelli CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding e CNN+RNN+CRF.
Testo descrittivo in alto, grafico a barre al centro che mostra un confronto a quattro vie, diagramma di flusso in basso che mostra la pipeline auto-mixedprecision dal modello utente all'accuratezza equivalente a FP32
Pipeline ML completa dall'input dei dati tramite DataWorks (pre-elaborazione dei dati, feature engineering), PAI-Studio (item matching, algoritmi di ranking), output del modello a PAI-EAS (servizio di ranking, servizio di matching) con risultati REST API. Include Redis per il feature matching e la configurazione di PAI-Auto Learning.
Barra del titolo, testo descrittivo, diagramma dell'architettura della soluzione a larghezza intera che mostra il flusso di dati da sinistra a destra con componenti con codice colore (verde acqua/ciano per i servizi)
Divisore di sezione che introduce la sezione delle best practice e dei case study.
Stesso layout del divisore Introduzione - diviso con barra laterale arancione, scheda bianca con titolo della sezione su fotografia notturna di paesaggio urbano
PAI si integra strettamente con i servizi di big data di Alibaba Cloud. Soluzione di prodotto: PAI + MaxCompute + DataWorks. Gli scenari includono smart marketing, analisi VOC, pubblicità personalizzata, raccomandazione di immagini e applicazioni di e-commerce. Flusso di lavoro: utilizzare PAI Studio per l'elaborazione dei dati/l'addestramento del modello, distribuire i modelli addestrati tramite PAI EAS.
Barra del titolo, testo descrittivo, ampio diagramma centrale che mostra l'integrazione dell'ecosistema (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS che alimentano PAI Studio/DSW, distribuzione su PAI EAS) con icone di applicazioni AI sulla destra
Applicazioni AI reali all'interno di Alibaba Group: CityBrain (rilevamento veicoli), CaiNiao Logistics (segmentazione semantica) e Unmanned Store (rilevamento clienti). Sistema CNN basato su FPGA distribuito nell'analisi video reale: una scheda FPGA sostituisce 10 server CPU.
Barra del titolo, testo descrittivo, layout a tre colonne con immagini di esempio etichettate che mostrano il rilevamento dei veicoli, la segmentazione semantica e il rilevamento delle persone con riquadri di delimitazione
Sistema di raccomandazione interno di Alibaba che addestra milioni di funzionalità e miliardi di campioni. PAI-TF mostra un miglioramento delle prestazioni del 125-232% rispetto alla baseline tra i modelli (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage). Utilizza i protocolli RDMA e NCCL per una maggiore efficienza della comunicazione.
Barra del titolo, layout diviso con screenshot della pagina del prodotto Taobao a sinistra e grafico a barre di benchmark delle prestazioni a destra, testo esplicativo sotto
Il cliente utilizza PAI per creare un sistema di raccomandazione. Architettura: il DB dell'applicazione si connette a DataWorks per la rifinitura dei dati, PAI Studio per la modellazione, PAI EAS per la distribuzione del modello, Redis per l'accelerazione della query dei dati in tempo reale. Mostra la pipeline completa dei dati offline e il flusso di esecuzione del modello in tempo reale.
Barra del titolo, diagramma completo dell'architettura a sinistra che mostra la pipeline dal DC del cliente ad Alibaba Cloud, testo di descrizione dello scenario a destra in coreano
Modernizzazione dei sistemi di vendita al dettaglio tradizionali utilizzando i servizi Alibaba Cloud, incluso PAI. Dati archiviati in RDS/POLAR DB, perfezionati tramite i servizi di big data di Alibaba Cloud (MaxCompute, DataWorks), elaborati tramite PAI per lo sviluppo del modello. Architettura completa dai dati sottostanti attraverso l'addestramento offline al serving di raccomandazione online.
Barra del titolo, ampio diagramma dettagliato dell'architettura a sinistra che mostra il sistema a tre livelli (dati sottostanti, elaborazione offline, serving online), descrizione dello scenario a destra
Slide di annuncio per l'apertura del data center di Alibaba Cloud Korea a marzo 2022, con il tagline coreano 'La Super Debuttante Asiatica Finalmente Arriva in Corea!'
Logo di Alibaba Cloud in alto a sinistra, grande testo dell'headline in coreano, annuncio della data, personaggio mascotte di Alibaba Cloud (a forma di nuvola) con illustrazioni di punti di riferimento coreani
Slide di chiusura con branding Alibaba Cloud e tagline 'Worldwide Cloud Services Partner'.
Sfondo completamente arancione con gradiente, logo di Alibaba Cloud e anelli olimpici centrati, effetti di strisce di luce diagonali
Domande comuni su questa slide e il contenuto della presentazione sottostante.
Alibaba Cloud PAI (Platform for AI) è una piattaforma di machine learning completa che copre l'intero ciclo di vita ML: dall'etichettatura e pre-elaborazione dei dati all'addestramento, la valutazione e il deployment del modello. Include PAI-Studio per la modellazione visuale, PAI-DSW per lo sviluppo basato su notebook, PAI-DLC per il deep learning distribuito, PAI-AutoLearning per ML senza codice e PAI-EAS per il servizio di previsione online elastico.
Questa presentazione contiene 22 slide che trattano la Machine Learning Platform for AI (PAI) di Alibaba Cloud. Include una panoramica della piattaforma, suddivisioni dettagliate dei componenti (PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), benchmark delle prestazioni, architettura della soluzione, best practice, case study di clienti per l'e-commerce e il retail e l'annuncio del data center coreano.
PAI dimostra significativi guadagni di prestazioni: i modelli CNN vengono eseguiti 4 volte più velocemente, i modelli BERT 2,8 volte più velocemente, i modelli ASR 2,5 volte più velocemente e i modelli CRNN/Segmentation 1,3 volte più velocemente rispetto a TensorFlow open source. La compilazione PAI con ottimizzazione a precisione mista raggiunge un miglioramento delle prestazioni fino a 3 volte in scenari reali.
Questa presentazione è progettata sia per un pubblico tecnico che semi-tecnico. Include panoramiche di architettura di alto livello adatte ai responsabili delle decisioni, diagrammi tecnici dettagliati per gli ingegneri, benchmark delle prestazioni per la valutazione tecnica e case study di clienti reali che dimostrano il valore aziendale. Il formato bilingue coreano/inglese lo rende ideale per le presentazioni sul mercato coreano.
La presentazione include due case study dettagliati dei clienti: (1) un sistema di raccomandazione per l'e-commerce che utilizza DataWorks per la rifinitura dei dati, PAI Studio per la modellazione e PAI EAS con Redis per il serving in tempo reale e (2) un progetto di modernizzazione del retail che utilizza l'intero stack di Alibaba Cloud, tra cui RDS, MaxCompute, PAI e la ricerca vettoriale Faiss per raccomandazioni di prodotti intelligenti.
Sì, questa presentazione utilizza il branding ufficiale di Alibaba Cloud con temi a gradiente arancione, layout di intestazione coerenti e stili di diagrammi di architettura standardizzati. La struttura a 22 slide fornisce un modello completo che può essere adattato per demo di piattaforme ML, presentazioni di vendita tecniche o proposte di migrazione al cloud rivolte al mercato coreano.
PAI supporta una vasta gamma di framework tra cui TensorFlow (con PAI-TF ottimizzato per PAI), PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX e PMML. L'ambiente notebook PAI-DSW supporta più versioni di Python con TensorFlow e PyTorch preinstallati, mentre PAI-EAS può servire modelli da qualsiasi framework supportato tramite API RESTful.
Questa presentazione è bilingue, principalmente in coreano con termini tecnici e nomi di prodotti in inglese. È stata creata da un Senior Solutions Architect di Alibaba Cloud per il mercato coreano, il che la rende ideale per i clienti aziendali coreani, i team di data science e i responsabili delle decisioni tecniche che valutano le piattaforme ML cloud.
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