AI용 Alibaba Cloud Machine Learning Platform (PAI)
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AI용 Alibaba Cloud Machine Learning Platform (PAI)
레이아웃, 주요 콘텐츠 및 시각적 요소를 포함한 각 슬라이드 페이지의 상세 보기.
Alibaba Cloud의 AI용 머신 러닝 플랫폼에 대한 프레젠테이션을 소개하는 제목 슬라이드이며, Senior Solutions Architect가 발표하고 2022년 2월에 작성되었습니다.
주황색 그라데이션 배경의 전체 너비 제목 슬라이드, 왼쪽 상단에 Alibaba Cloud 로고 및 올림픽 링 브랜딩, 발표자 정보와 함께 중앙에 제목 텍스트
프레젠테이션의 주요 콘텐츠 섹션을 소개하는 섹션 구분 기호입니다.
왼쪽에 주황색 사이드바가 있는 분할 레이아웃, 빛의 궤적이 있는 도시 야경 사진에 섹션 제목이 오버레이된 흰색 카드
Alibaba Cloud에서 ML 워크로드를 개발, 실행 및 배포하기 위한 플랫폼으로서의 PAI에 대한 개략적인 개요입니다. Serverless Big Data Computing Engine에서 PAI Auto Learning, PAI Studio, PAI DS Workbook을 거쳐 PAI Elastic Algorithm Service 및 AI Solutions에 이르는 계층화된 아키텍처를 보여줍니다.
주황색 강조 표시가 있는 제목 표시줄, 한국어로 된 설명 텍스트, 데이터 레이크에서 AI 솔루션으로의 하향식 흐름을 보여주는 계층화된 아키텍처 다이어그램
지능형 라벨링, PAI-Studio (시각적 모델링), PAI-DSW (대화형 모델링), PAI-DLC (클라우드 네이티브 딥 트레이닝), PAI AutoLearning (자동 학습), PAI-EAS (온라인 예측) 및 기본 ML 프레임워크 및 컴퓨팅 엔진을 포함한 모든 PAI 구성 요소를 보여주는 포괄적인 아키텍처입니다.
주황색 강조 표시가 있는 제목 표시줄, 기능 설명과 함께 모든 PAI 하위 서비스를 보여주는 다중 열 그리드 레이아웃, 프레임워크 및 컴퓨팅을 위한 하단 레이어
PAI-Studio는 200개 이상의 알고리즘, 자동 ML 튜닝 (7가지 방법, 90% 리소스 절약), 대규모 행렬 학습 지원 및 사용자 정의 PySpark/Spark 알고리즘을 갖춘 GUI 기반 ML 프레임워크 모델링 도구를 제공합니다.
부제가 있는 제목, 상단에 4열 기능 강조 표시, 아래에 Rich Algorithm Components 및 PAI-AutoML Engine을 보여주는 두 개의 제품 스크린샷 패널
PAI-DSW는 모델 개발, 학습 및 시각화를 위해 이기종 GPU/CPU 컴퓨팅을 지원하는 클라우드 AI 노트북입니다. 다중 딥 러닝 프레임워크 지원 (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), 빠른 신경망 GUI 빌더 및 쉬운 GPU/CPU 전환 기능이 있습니다.
부제가 있는 제목, 중앙에 설명 텍스트, 프레임워크 실행기, 신경망 GUI 및 GPU/CPU 전환 인터페이스를 보여주는 3패널 스크린샷 레이아웃
다음과 같은 기능이 있는 클라우드 네이티브 딥 러닝 학습 플랫폼: 완전한 클라우드 기반 Kubernetes 인프라, 탄력적인 확장을 통한 유연한 반/전체 호스팅, 10억 개 이상의 분류 작업을 지원하는 데이터/모델 병렬 처리를 통한 선형 가속.
부제가 있는 제목, 상단에 3열 기능 설명, 하단은 ECS/DLC 클러스터 아키텍처 다이어그램과 PAI 콘솔 관리 패널 간에 분할
제로 임계값 사용 (초보자 친화적), 전이 학습을 통한 작은 데이터 요구 사항, 데이터 라벨링에서 모델 학습 및 배포에 이르는 원스톱 솔루션을 갖춘 PAI-TF 기반 마이그레이션 학습 프레임워크. 아키텍처는 비즈니스 레이어, AutoML 튜닝, 네트워크 레이어 (ResNet, LeNet, VGG 등) 및 PAI-TF 기반을 보여줍니다.
부제가 있는 제목, 세 개의 아이콘 라벨 기능이 있는 왼쪽 열, PAI-TF에서 전이 학습을 거쳐 비즈니스 애플리케이션에 이르는 계층화된 아키텍처를 보여주는 오른쪽
PAI-Tensorflow는 Alibaba Cloud의 엔지니어링 팀에서 최적화한 TensorFlow 프레임워크입니다. 기능에는 모델 튜닝, 컴파일 패스, 비용 기반 그래프 분할, 압축/가지치기, 코드 생성 및 I/O 최적화가 포함됩니다. ONNX interop을 통해 여러 프레임워크 (TF, Caffe, PyTorch, MxNet)를 지원하고 CPU, GPU, FPGA, NPU 하드웨어를 대상으로 합니다.
제목 표시줄, 설명 텍스트, 왼쪽에는 글머리 기호 목록이 있고 오른쪽에는 codegen을 통해 하드웨어 대상으로 그래프 최적화를 보여주는 다층 컴파일러 아키텍처 다이어그램이 있는 분할 레이아웃
높은 처리량 (모델당 400K+ QPS), 다중 모델 지원 (기존 및 딥 러닝), 블루-그린 배포를 통한 온라인 확장, 사용자 정의 프로세서 SDK 및 PAI-Blade 모델 컴파일 최적화를 갖춘 클라우드 네이티브 온라인 알고리즘 모델 서비스입니다.
부제가 있는 제목, 왼쪽에는 기능 글머리 기호 목록이 있고 오른쪽에는 PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW 및 로컬 업로드에서 다중 지역 배포를 보여주는 PAI EAS 모델 배포 다이어그램이 있는 분할 레이아웃
4개의 레이어를 보여주는 상세한 클라우드 네이티브 아키텍처: 사용자 인터페이스 (리소스, 모델, 서비스, 모니터링), 플러그인 확장 (PAI-blade, 모델 앙상블), 알고리즘 프레임워크 (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML), 엔진 기능 (고성능 RPC, 탄력적 확장, Blue-Green 배포, 자동 배치) on K8S 클러스터.
부제가 있는 제목, 왼쪽에는 4계층 아키텍처 테이블, 오른쪽에는 다중 지역 배포 다이어그램이 있는 분할 레이아웃 (이전 슬라이드와 동일)
PAI 최적화와 오픈 소스 TensorFlow 성능 벤치마크 비교: CNN 4배 더 빠름, CRNN 1.3배 더 빠름, Segmentation 1.3배 더 빠름, BERT 2.8배 더 빠름, ASR 2.5배 더 빠름. 여러 모델 유형에 걸쳐 TensorFlow, TensorFlow XLA 및 PAI를 비교하는 막대 차트.
부제가 있는 제목, 왼쪽에는 한국어 글머리 기호 벤치마크 결과 (주황색으로 강조 표시된 속도 향상 수치 포함), 오른쪽에는 막대 차트 비교가 있는 분할 레이아웃
FP16/FP32에 대한 자동 혼합 정밀도를 갖춘 Volta GPU 아키텍처를 활용하여 3배의 실제 시나리오 성능 향상을 달성합니다. CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding 및 CNN+RNN+CRF 모델에서 TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler 및 TAO Compiler+MixedPrecision을 비교하는 벤치마크를 보여줍니다.
상단에 설명 텍스트, 중앙에 4자 비교를 보여주는 막대 차트, 하단에 사용자 모델에서 FP32에 상응하는 정확도로 이어지는 자동 혼합 정밀도 파이프라인을 보여주는 흐름 다이어그램
DataWorks (데이터 전처리, 특징 엔지니어링)를 통한 데이터 입력부터 PAI-Studio (아이템 매칭, 순위 알고리즘), 모델 출력을 PAI-EAS (순위 서비스, 매칭 서비스)로 연결하고 REST API 결과를 제공하는 완전한 ML 파이프라인. 특징 매칭을 위한 Redis 및 PAI-Auto Learning 구성이 포함되어 있습니다.
제목 표시줄, 설명 텍스트, 왼쪽에서 오른쪽으로 데이터 흐름을 보여주는 전체 너비 솔루션 아키텍처 다이어그램 (서비스는 청록색/시안색으로 구분)
모범 사례 및 사례 연구 섹션을 소개하는 섹션 구분선입니다.
소개 구분선과 동일한 레이아웃 - 주황색 사이드바, 도시 야경 사진에 섹션 제목이 있는 흰색 카드와 함께 분할
PAI는 Alibaba Cloud 빅 데이터 서비스와 긴밀하게 통합됩니다. 제품 솔루션: PAI + MaxCompute + DataWorks. 시나리오는 스마트 마케팅, VOC 분석, 개인화된 광고, 이미지 추천 및 전자 상거래 애플리케이션을 포함합니다. 워크플로: PAI Studio를 사용하여 데이터 처리/모델 학습을 수행하고 PAI EAS를 통해 학습된 모델을 배포합니다.
제목 표시줄, 설명 텍스트, 에코시스템 통합을 보여주는 큰 중앙 다이어그램 (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS가 PAI Studio/DSW로 공급되고 PAI EAS로 배포됨), 오른쪽에 AI 애플리케이션 아이콘
Alibaba Group 내의 실제 AI 애플리케이션: CityBrain (차량 감지), CaiNiao Logistics (시맨틱 분할) 및 무인 상점 (고객 감지). 실제 비디오 분석에 배포된 FPGA 기반 CNN 시스템 - 하나의 FPGA 카드가 10개의 CPU 서버를 대체합니다.
제목 표시줄, 설명 텍스트, 차량 감지, 시맨틱 분할 및 경계 상자가 있는 사람 감지를 보여주는 레이블이 지정된 예제 이미지가 있는 3열 레이아웃
수백만 개의 기능과 수십억 개의 샘플을 학습하는 Alibaba의 내부 추천 시스템. PAI-TF는 모델 (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage) 전반에 걸쳐 기준선 대비 125-232%의 성능 향상을 보여줍니다. 통신 효율성 향상을 위해 RDMA 및 NCCL 프로토콜을 사용합니다.
제목 표시줄, 왼쪽에 Taobao 제품 페이지 스크린샷, 오른쪽에 성능 벤치마크 막대 차트가 있는 분할 레이아웃, 아래에 설명 텍스트
고객은 PAI를 사용하여 추천 시스템을 구축합니다. 아키텍처: 애플리케이션 DB는 데이터 개선을 위해 DataWorks에 연결하고, 모델링을 위해 PAI Studio에 연결하고, 모델 배포를 위해 PAI EAS에 연결하고, 실시간 데이터 쿼리 가속화를 위해 Redis에 연결합니다. 완전한 오프라인 데이터 파이프라인과 실시간 모델 실행 흐름을 보여줍니다.
제목 표시줄, 왼쪽에 고객 DC에서 Alibaba Cloud 파이프라인으로 연결되는 전체 아키텍처 다이어그램, 오른쪽에 시나리오 설명 텍스트 (한국어)
PAI를 포함한 Alibaba Cloud 서비스를 사용하여 기존 소매 시스템을 현대화합니다. RDS/POLAR DB에 저장된 데이터는 Alibaba Cloud 빅 데이터 서비스 (MaxCompute, DataWorks)를 통해 개선되고, 모델 개발을 위해 PAI를 통해 처리됩니다. 기본 데이터에서 오프라인 학습, 온라인 추천 서비스에 이르기까지 완전한 아키텍처입니다.
제목 표시줄, 왼쪽에 3계층 시스템 (기본 데이터, 오프라인 처리, 온라인 서비스)을 보여주는 큰 상세 아키텍처 다이어그램, 오른쪽에 시나리오 설명
2022년 3월 Alibaba Cloud Korea 데이터 센터 개설 발표 슬라이드. 한국어 태그라인은 '아시아 슈퍼 루키, 드디어 한국 상륙!'
왼쪽 상단에 Alibaba Cloud 로고, 큰 한국어 헤드라인 텍스트, 날짜 발표, 한국 랜드마크 일러스트와 함께 Alibaba Cloud 마스코트 캐릭터 (구름 모양)
Alibaba Cloud 브랜딩과 'Worldwide Cloud Services Partner' 태그라인이 있는 마무리 슬라이드입니다.
전체 주황색 그라데이션 배경에 중앙에 Alibaba Cloud 로고와 올림픽 오륜기, 대각선 빛줄기 효과
이 슬라이드 및 기본 프레젠테이션 콘텐츠에 대한 일반적인 질문.
Alibaba Cloud PAI(Platform for AI)는 데이터 레이블링 및 전처리부터 모델 훈련, 평가 및 배포에 이르기까지 전체 ML 라이프사이클을 포괄하는 포괄적인 머신러닝 플랫폼입니다. 여기에는 시각적 모델링을 위한 PAI-Studio, 노트북 기반 개발을 위한 PAI-DSW, 분산 딥러닝을 위한 PAI-DLC, 제로 코드 ML을 위한 PAI-AutoLearning, 탄력적인 온라인 예측 서비스를 위한 PAI-EAS가 포함됩니다.
이 프레젠테이션은 AI용 Alibaba Cloud Machine Learning Platform(PAI)을 다루는 22개의 슬라이드로 구성되어 있습니다. 여기에는 플랫폼 개요, 상세 구성 요소 분석(PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), 성능 벤치마크, 솔루션 아키텍처, 모범 사례, 이커머스 및 리테일에 대한 고객 사례 연구, 한국 데이터 센터 발표가 포함됩니다.
PAI는 상당한 성능 향상을 보여줍니다. CNN 모델은 4배 더 빠르고, BERT 모델은 2.8배 더 빠르고, ASR 모델은 2.5배 더 빠르고, CRNN/Segmentation 모델은 오픈 소스 TensorFlow에 비해 1.3배 더 빠릅니다. 혼합 정밀도 최적화를 통한 PAI 컴파일은 실제 시나리오에서 최대 3배의 성능 향상을 달성합니다.
이 프레젠테이션은 기술 및 준 기술 담당자 모두를 위해 설계되었습니다. 의사 결정자를 위한 고수준 아키텍처 개요, 엔지니어를 위한 상세 기술 다이어그램, 기술 평가를 위한 성능 벤치마크, 비즈니스 가치를 보여주는 실제 고객 사례 연구가 포함되어 있습니다. 한국어/영어 2개 국어 형식이므로 한국 시장 프레젠테이션에 이상적입니다.
이 프레젠테이션에는 두 가지 상세한 고객 사례 연구가 포함되어 있습니다. (1) 데이터 개선을 위해 DataWorks를, 모델링을 위해 PAI Studio를, 실시간 서비스를 위해 Redis와 함께 PAI EAS를 사용하는 이커머스 추천 시스템, (2) 지능형 제품 추천을 위해 RDS, MaxCompute, PAI 및 Faiss 벡터 검색을 포함한 전체 Alibaba Cloud 스택을 사용하는 리테일 현대화 프로젝트.
예, 이 프레젠테이션은 Alibaba Cloud의 공식 브랜딩을 사용하여 주황색 그라데이션 테마, 일관된 헤더 레이아웃 및 표준화된 아키텍처 다이어그램 스타일을 사용합니다. 22개의 슬라이드 구조는 ML 플랫폼 데모, 기술 영업 프레젠테이션 또는 한국 시장을 대상으로 하는 클라우드 마이그레이션 제안에 맞게 조정할 수 있는 포괄적인 템플릿을 제공합니다.
PAI는 PAI 최적화 PAI-TF를 사용하는 TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX 및 PMML을 포함한 광범위한 프레임워크를 지원합니다. PAI-DSW 노트북 환경은 TensorFlow 및 PyTorch가 사전 설치된 여러 Python 버전을 지원하며 PAI-EAS는 RESTful API를 통해 지원되는 모든 프레임워크의 모델을 제공할 수 있습니다.
이 프레젠테이션은 한국어와 영어 기술 용어 및 제품 이름이 혼합된 2개 국어입니다. 한국 시장을 위해 Alibaba Cloud의 수석 솔루션 아키텍트가 제작했으며, 클라우드 ML 플랫폼을 평가하는 한국 엔터프라이즈 고객, 데이터 과학 팀 및 기술 의사 결정자에게 이상적입니다.
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