Plataforma de Machine Learning da Alibaba Cloud para IA (PAI)
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Plataforma de Machine Learning da Alibaba Cloud para IA (PAI)
Visualização detalhada de cada página de slide, incluindo layout, conteúdo principal e elementos visuais.
Slide de título apresentando a apresentação sobre a Machine Learning Platform da Alibaba Cloud para AI, apresentada pelo Arquiteto de Soluções Sênior, datada de fevereiro de 2022.
Slide de título de largura total com fundo gradiente laranja, logotipo da Alibaba Cloud e branding dos anéis olímpicos no canto superior esquerdo, texto do título centralizado com informações do apresentador
Divisor de seção apresentando a seção de conteúdo principal da apresentação.
Layout dividido com barra lateral laranja à esquerda, cartão branco com título da seção sobreposto em fotografia noturna da paisagem urbana com rastros de luz
Visão geral de alto nível do PAI como uma plataforma para desenvolver, executar e implantar workloads de ML na Alibaba Cloud. Mostra a arquitetura em camadas do Serverless Big Data Computing Engine através do PAI Auto Learning, PAI Studio e PAI DS Workbook para o PAI Elastic Algorithm Service e AI Solutions.
Barra de título com destaque laranja, texto descritivo em coreano, diagrama de arquitetura em camadas mostrando o fluxo de baixo para cima do data lake para as soluções de AI
Arquitetura abrangente mostrando todos os componentes do PAI: Intelligent Labeling, PAI-Studio (modelagem visual), PAI-DSW (modelagem interativa), PAI-DLC (deep training nativo da nuvem), PAI AutoLearning (aprendizado automático), PAI-EAS (previsão online), além de frameworks de ML e engines de computação subjacentes.
Barra de título com destaque laranja, layout de grade de várias colunas mostrando todos os sub-serviços do PAI com descrições de recursos, camadas inferiores para frameworks e computação
O PAI-Studio fornece uma ferramenta de modelagem de framework de ML baseada em GUI com mais de 200 algoritmos, ajuste automático de ML (7 métodos, 90% de economia de recursos), suporte de treinamento de matriz em larga escala e algoritmos PySpark/Spark personalizados.
Título com subtítulo, destaques de recursos de quatro colunas na parte superior, dois painéis de captura de tela do produto abaixo mostrando Rich Algorithm Components e PAI-AutoML Engine
O PAI-DSW é um notebook de AI na nuvem que suporta computação heterogênea de GPU/CPU para desenvolvimento, treinamento e visualização de modelos. Apresenta suporte a vários frameworks de deep learning (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), construtor de GUI de rede neural rápido e fácil troca de GPU/CPU.
Título com subtítulo, texto de descrição centralizado, layout de captura de tela de três painéis mostrando o iniciador de framework, a GUI de rede neural e a interface de troca de GPU/CPU
Plataforma de treinamento de deep learning nativa da nuvem com recursos: infraestrutura Kubernetes totalmente baseada na nuvem, hospedagem semi/total flexível com escalonamento elástico e aceleração linear via paralelismo de dados/modelo com suporte a mais de 1 bilhão de tarefas de classificação.
Título com subtítulo, descrição de recursos de três colunas na parte superior, divisão inferior entre o diagrama de arquitetura de cluster ECS/DLC e o painel de gerenciamento do console PAI
Framework de aprendizado de migração baseado em PAI-TF com uso de limiar zero (amigável para iniciantes), pequenos requisitos de dados via transfer learning e solução completa desde a rotulagem de dados até o treinamento e implantação de modelos. A arquitetura mostra a camada de negócios, o ajuste AutoML, a camada de rede (ResNet, LeNet, VGG, etc.) e a base PAI-TF.
Título com subtítulo, coluna esquerda com três recursos rotulados com ícones, lado direito mostrando a arquitetura em camadas do PAI-TF através do transfer learning para aplicações de negócios
PAI-Tensorflow é um framework TensorFlow otimizado pela equipe de engenharia da Alibaba Cloud. Os recursos incluem ajuste de modelo, passes de compilação, particionamento de gráfico baseado em custo, compactação/poda, geração de código e otimização de I/O. Suporta vários frameworks (TF, Caffe, PyTorch, MxNet) com interoperabilidade ONNX e tem como alvo hardware CPU, GPU, FPGA, NPU.
Barra de título, texto de descrição, layout dividido com lista com marcadores à esquerda e diagrama de arquitetura de compilador multicamadas à direita mostrando a otimização de gráfico através de codegen para alvos de hardware
Serviço de modelo de algoritmo online nativo da nuvem com alto throughput (mais de 400 mil QPS por modelo), suporte a vários modelos (tradicional e deep learning), escalonamento online com implantação blue-green, SDK de processador personalizado e otimização de compilação de modelo PAI-Blade.
Título com subtítulo, layout dividido com lista de marcadores de recursos à esquerda e diagrama de implantação de modelo PAI EAS à direita mostrando a implantação em várias regiões do PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW e Upload Local
Arquitetura cloud-native detalhada mostrando quatro camadas: Interface do Usuário (Recursos, Modelos, Serviços, Monitoramento), Extensão de Plugin (PAI-blade, Model Ensemble), Framework de Algoritmos (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML) e Função do Motor (RPC de alto desempenho, expansão elástica, implantação azul-verde, auto batching) no cluster K8S.
Título com subtítulo, layout dividido com tabela de arquitetura de quatro camadas à esquerda e diagrama de implantação multi-região à direita (igual ao slide anterior)
Benchmarks de desempenho mostrando a otimização do PAI vs TensorFlow de código aberto: CNN 4x mais rápido, CRNN 1.3x mais rápido, Segmentação 1.3x mais rápido, BERT 2.8x mais rápido, ASR 2.5x mais rápido. Gráfico de barras comparando TensorFlow, TensorFlow XLA e PAI em vários tipos de modelos.
Título com subtítulo, layout dividido com resultados de benchmark em bullet-points coreanos à esquerda (com números de aceleração destacados em laranja) e gráfico de barras comparativo à direita
Aproveitando a arquitetura Volta GPU com precisão mista automática para FP16/FP32, alcançando melhoria de desempenho de 3x em cenários reais. Mostra benchmark comparando TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler e TAO Compiler+MixedPrecision em modelos CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding e CNN+RNN+CRF.
Texto de descrição na parte superior, gráfico de barras no centro mostrando comparação de quatro vias, diagrama de fluxo inferior mostrando pipeline auto-mixedprecision do modelo do usuário para precisão equivalente a FP32
Pipeline de ML completo desde a entrada de dados através do DataWorks (pré-processamento de dados, engenharia de recursos), PAI-Studio (correspondência de itens, algoritmos de classificação), saída do modelo para PAI-EAS (serviço de classificação, serviço de correspondência) com resultados da API REST. Inclui Redis para correspondência de recursos e configuração do PAI-Auto Learning.
Barra de título, texto de descrição, diagrama de arquitetura de solução de largura total mostrando fluxo de dados da esquerda para a direita com componentes codificados por cores (verde-azulado/ciano para serviços)
Divisor de seção apresentando a seção de melhores práticas e estudos de caso.
Mesmo layout do divisor de Introdução - dividido com barra lateral laranja, cartão branco com título da seção em fotografia noturna da paisagem urbana
PAI integra-se estreitamente com os serviços de big data do Alibaba Cloud. Solução de produto: PAI + MaxCompute + DataWorks. Os cenários incluem marketing inteligente, análise de VOC, publicidade personalizada, recomendação de imagens e aplicações de e-commerce. Workflow: use o PAI Studio para processamento de dados/treinamento de modelos, implemente modelos treinados via PAI EAS.
Barra de título, texto descritivo, grande diagrama central mostrando a integração do ecossistema (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS alimentando PAI Studio/DSW, implementando no PAI EAS) com ícones de aplicação de IA à direita
Aplicações de IA no mundo real dentro do Alibaba Group: CityBrain (detecção de veículos), CaiNiao Logistics (segmentação semântica) e Unmanned Store (detecção de clientes). Sistema CNN baseado em FPGA implantado em análise de vídeo no mundo real - uma placa FPGA substitui 10 servidores CPU.
Barra de título, texto descritivo, layout de três colunas com imagens de exemplo rotuladas mostrando detecção de veículos, segmentação semântica e detecção de pessoas com caixas delimitadoras
Sistema de recomendação interno do Alibaba treinando milhões de recursos e bilhões de amostras. PAI-TF mostra melhoria de desempenho de 125-232% em relação à linha de base em todos os modelos (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage). Usa protocolos RDMA e NCCL para melhorar a eficiência da comunicação.
Barra de título, layout dividido com captura de tela da página de produto Taobao à esquerda e gráfico de barras de benchmark de desempenho à direita, texto explicativo abaixo
Cliente usa PAI para construir sistema de recomendação. Arquitetura: Application DB conecta-se ao DataWorks para refinamento de dados, PAI Studio para modelagem, PAI EAS para implantação de modelo, Redis para aceleração de consulta de dados em tempo real. Mostra o pipeline de dados offline completo e o fluxo de execução do modelo em tempo real.
Barra de título, diagrama de arquitetura completo à esquerda mostrando o pipeline do DC do cliente para o Alibaba Cloud, texto de descrição do cenário à direita em coreano
Modernização de sistemas de varejo tradicionais usando serviços Alibaba Cloud, incluindo PAI. Dados armazenados em RDS/POLAR DB, refinados por meio de serviços de big data Alibaba Cloud (MaxCompute, DataWorks), processados por meio de PAI para desenvolvimento de modelo. Arquitetura completa desde os dados subjacentes até o treinamento offline e o serviço de recomendação online.
Barra de título, grande diagrama de arquitetura detalhado à esquerda mostrando o sistema de três camadas (dados subjacentes, processamento offline, serviço online), descrição do cenário à direita
Slide de anúncio para a abertura do data center da Alibaba Cloud Korea em março de 2022, com o slogan coreano 'Asia's Super Rookie Finally Arrives in Korea!'
Logotipo da Alibaba Cloud no canto superior esquerdo, texto grande do título em coreano, anúncio da data, personagem mascote da Alibaba Cloud (em forma de nuvem) com ilustrações de marcos coreanos
Slide de encerramento com branding da Alibaba Cloud e o slogan 'Worldwide Cloud Services Partner'.
Fundo gradiente laranja completo com o logotipo da Alibaba Cloud e os anéis olímpicos centralizados, efeitos de listras de luz diagonais
Perguntas comuns sobre este slide e o conteúdo da apresentação subjacente.
O Alibaba Cloud PAI (Platform for AI) é uma plataforma abrangente de machine learning que cobre todo o ciclo de vida de ML - desde a rotulagem e o pré-processamento de dados até o treinamento, a avaliação e a implantação de modelos. Ele inclui o PAI-Studio para modelagem visual, o PAI-DSW para desenvolvimento baseado em notebook, o PAI-DLC para deep learning distribuído, o PAI-AutoLearning para ML sem código e o PAI-EAS para fornecimento de previsão online elástica.
Esta apresentação contém 22 slides cobrindo a Plataforma de Machine Learning da Alibaba Cloud para AI (PAI). Inclui visão geral da plataforma, detalhamento de componentes (PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), benchmarks de desempenho, arquitetura de solução, melhores práticas, estudos de caso de clientes para e-commerce e varejo e o anúncio do data center da Coreia.
O PAI demonstra ganhos de desempenho significativos: os modelos CNN são executados 4x mais rápido, os modelos BERT 2,8x mais rápido, os modelos ASR 2,5x mais rápido e os modelos CRNN/Segmentation 1,3x mais rápido em comparação com o TensorFlow de código aberto. A compilação PAI com otimização de precisão mista alcança até 3x de melhoria de desempenho em cenários do mundo real.
Esta apresentação foi projetada para públicos técnicos e semitécnicos. Inclui visões gerais de arquitetura de alto nível adequadas para tomadores de decisão, diagramas técnicos detalhados para engenheiros, benchmarks de desempenho para avaliação técnica e estudos de caso de clientes reais que demonstram valor de negócios. O formato bilíngue coreano/inglês o torna ideal para apresentações no mercado coreano.
A apresentação inclui dois estudos de caso detalhados de clientes: (1) um sistema de recomendação de e-commerce usando DataWorks para refinamento de dados, PAI Studio para modelagem e PAI EAS com Redis para fornecimento em tempo real, e (2) um projeto de modernização de varejo usando a pilha completa da Alibaba Cloud, incluindo RDS, MaxCompute, PAI e pesquisa vetorial Faiss para recomendações inteligentes de produtos.
Sim, esta apresentação usa o branding oficial da Alibaba Cloud com temas de gradiente laranja, layouts de cabeçalho consistentes e estilos de diagrama de arquitetura padronizados. A estrutura de 22 slides fornece um modelo abrangente que pode ser adaptado para demonstrações de plataforma de ML, apresentações de vendas técnicas ou propostas de migração para a nuvem visando o mercado coreano.
O PAI suporta uma ampla gama de frameworks, incluindo TensorFlow (com PAI-TF otimizado para PAI), PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX e PMML. O ambiente de notebook PAI-DSW suporta várias versões do Python com TensorFlow e PyTorch pré-instalados, enquanto o PAI-EAS pode fornecer modelos de qualquer framework suportado por meio de APIs RESTful.
Esta apresentação é bilíngue, principalmente em coreano com termos técnicos e nomes de produtos em inglês. Foi criado por um Arquiteto de Soluções Sênior da Alibaba Cloud para o mercado coreano, tornando-o ideal para clientes empresariais coreanos, equipes de ciência de dados e tomadores de decisão técnica que avaliam plataformas de ML na nuvem.
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