AI için Alibaba Cloud Makine Öğrenimi Platformu (PAI)
Hızlı Navigasyon
Etiketler
Slaytları paylaş
AI için Alibaba Cloud Makine Öğrenimi Platformu (PAI)
Her slayt sayfasının detaylı görünümü, düzen, temel içerik ve görsel öğeler dahil.
Alibaba Cloud'un AI için Makine Öğrenimi Platformu sunumunu tanıtan başlık slaydı, Kıdemli Çözüm Mimarı tarafından sunulmuştur, Şubat 2022 tarihli.
Turuncu gradyan arka plana sahip tam genişlikte başlık slaydı, sol üstte Alibaba Cloud logosu ve Olimpiyat halkaları markası, ortalanmış başlık metni ve sunucu bilgileri
Sunumun ana içerik bölümünü tanıtan bölüm ayırıcı.
Solda turuncu kenar çubuğu, ışık izleri olan şehir manzarası gece fotoğrafının üzerine yerleştirilmiş bölüm başlığına sahip beyaz kart ile bölünmüş layout
PAI'nin Alibaba Cloud üzerinde ML iş yüklerini geliştirme, çalıştırma ve dağıtma platformu olarak yüksek düzeyde genel bakışı. Serverless Big Data Computing Engine'den PAI Auto Learning, PAI Studio ve PAI DS Workbook'tan PAI Elastic Algorithm Service ve AI Solutions'a kadar katmanlı mimariyi gösterir.
Turuncu vurgulu başlık çubuğu, Korece açıklayıcı metin, veri gölünden AI çözümlerine kadar aşağıdan yukarıya akışı gösteren katmanlı mimari diyagramı
Tüm PAI bileşenlerini gösteren kapsamlı mimari: Intelligent Labeling, PAI-Studio (görsel modelleme), PAI-DSW (etkileşimli modelleme), PAI-DLC (bulut tabanlı derin eğitim), PAI AutoLearning (otomatik öğrenme), PAI-EAS (çevrimiçi tahmin) artı temel ML framework'leri ve işlem motorları.
Turuncu vurgulu başlık çubuğu, özellik açıklamalarıyla birlikte tüm PAI alt hizmetlerini gösteren çok sütunlu ızgara layout, framework'ler ve işlem için alt katmanlar
PAI-Studio, 200'den fazla algoritma, otomatik ML ayarlama (%90 kaynak tasarrufu sağlayan 7 yöntem), büyük ölçekli matris eğitim desteği ve özel PySpark/Spark algoritmaları ile GUI tabanlı bir ML framework modelleme aracı sağlar.
Altyazılı başlık, üstte dört sütunlu özellik vurguları, aşağıda Zengin Algoritma Bileşenleri ve PAI-AutoML Engine'i gösteren iki ürün ekran görüntüsü paneli
PAI-DSW, model geliştirme, eğitim ve görselleştirme için heterojen GPU/CPU işlemeyi destekleyen bir bulut AI not defteridir. Çoklu derin öğrenme framework desteği (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch), hızlı sinir ağı GUI oluşturucu ve kolay GPU/CPU geçişi özelliklerine sahiptir.
Altyazılı başlık, ortalanmış açıklama metni, framework başlatıcısını, sinir ağı GUI'sini ve GPU/CPU geçiş arayüzünü gösteren üç panelli ekran görüntüsü layout'u
Özelliklere sahip bulut tabanlı derin öğrenme eğitim platformu: tamamen bulut tabanlı Kubernetes altyapısı, elastik ölçeklendirme ile esnek yarı/tam barındırma ve 1B+ sınıflandırma görevlerini destekleyen veri/model paralelliği yoluyla doğrusal hızlandırma.
Altyazılı başlık, üstte üç sütunlu özellik açıklaması, altta ECS/DLC küme mimarisi diyagramı ve PAI konsol yönetim paneli arasında bölünmüş
PAI-TF tabanlı, sıfır eşikli kullanıma (başlangıç dostu), transfer öğrenimi yoluyla küçük veri gereksinimlerine ve veri etiketlemeden model eğitimi ve dağıtımına kadar tek elden çözüme sahip geçiş öğrenme framework'ü. Mimari, iş katmanını, AutoML ayarlamasını, ağ katmanını (ResNet, LeNet, VGG, vb.) ve PAI-TF temelini gösterir.
Altyazılı başlık, üç simge etiketli özelliğe sahip sol sütun, sağ taraf PAI-TF'den transfer öğrenimi yoluyla iş uygulamalarına kadar katmanlı mimariyi gösteriyor
PAI-Tensorflow, Alibaba Cloud'un mühendislik ekibi tarafından optimize edilmiş bir TensorFlow framework'üdür. Özellikler arasında model ayarlama, derleme geçişleri, maliyet tabanlı grafik bölümleme, sıkıştırma/budama, kod oluşturma ve G/Ç optimizasyonu bulunur. ONNX birlikte çalışabilirliği ile birden çok framework'ü (TF, Caffe, PyTorch, MxNet) destekler ve CPU, GPU, FPGA, NPU donanımını hedefler.
Başlık çubuğu, açıklama metni, solda madde işaretli liste ve sağda kod oluşturmadan donanım hedeflerine kadar grafik optimizasyonunu gösteren çok katmanlı derleyici mimarisi diyagramı ile bölünmüş layout
Yüksek verime (model başına 400K+ QPS), çoklu model desteğine (geleneksel ve derin öğrenme), mavi-yeşil dağıtımla çevrimiçi ölçeklendirmeye, özel işlemci SDK'sına ve PAI-Blade model derleme optimizasyonuna sahip bulut tabanlı çevrimiçi algoritma model hizmeti.
Altyazılı başlık, solda özellik madde işaretli listesi ve sağda PAI EAS CMD, PAI Studio, PAI DSW ve Yerel Yükleme'den çok bölgeli dağıtımı gösteren PAI EAS Model Dağıtım diyagramı ile bölünmüş layout
Dört katmanı gösteren ayrıntılı cloud-native mimari: Kullanıcı Arayüzü (Kaynaklar, Modeller, Servisler, İzleme), Plugin Extension (PAI-blade, Model Ensemble), Algoritma Çerçevesi (TensorFlow, Caffe, Keras, ONNX, PMML) ve Motor Fonksiyonu (yüksek performanslı RPC, elastik genişleme, blue-green deployment, otomatik batching) K8S kümesi üzerinde.
Alt başlıklı başlık, solda dört katmanlı mimari tablosu ve sağda çok bölgeli deployment diyagramı (önceki slaytla aynı) ile bölünmüş layout
PAI optimizasyonunun açık kaynaklı TensorFlow'a karşı performans kıyaslamaları: CNN 4 kat daha hızlı, CRNN 1.3 kat daha hızlı, Segmentation 1.3 kat daha hızlı, BERT 2.8 kat daha hızlı, ASR 2.5 kat daha hızlı. Birden fazla model türü arasında TensorFlow, TensorFlow XLA ve PAI'yi karşılaştıran çubuk grafik.
Alt başlıklı başlık, solda Korece madde işaretli kıyaslama sonuçları (turuncu vurgulanmış hızlandırma sayılarıyla) ve sağda çubuk grafik karşılaştırması ile bölünmüş layout
FP16/FP32 için otomatik karışık hassasiyet ile Volta GPU mimarisinden yararlanarak, 3 kat gerçek senaryo performans iyileştirmesi elde ediliyor. TF Baseline, TF 1.12+XLA, TAO Compiler ve TAO Compiler+MixedPrecision'ı CNN, RNN, Transformer, BERT, Embedding ve CNN+RNN+CRF modelleri arasında karşılaştıran kıyaslama gösteriliyor.
Üstte açıklama metni, ortada dört yönlü karşılaştırmayı gösteren çubuk grafik, altta kullanıcı modelinden FP32 eşdeğeri doğruluğa kadar otomatik karışık hassasiyet pipeline'ını gösteren akış diyagramı
DataWorks (veri ön işleme, özellik mühendisliği) aracılığıyla veri girişinden, PAI-Studio (öğe eşleştirme, sıralama algoritmaları), model çıktısından PAI-EAS'e (sıralama hizmeti, eşleştirme hizmeti) REST API sonuçlarıyla tam ML pipeline'ı. Özellik eşleştirme için Redis ve PAI-Auto Learning konfigürasyonu içerir.
Başlık çubuğu, açıklama metni, soldan sağa veri akışını renk kodlu bileşenlerle (hizmetler için teal/cyan) gösteren tam genişlikte çözüm mimarisi diyagramı
En iyi uygulamalar ve örnek olay incelemeleri bölümünü tanıtan bölüm ayırıcı.
Giriş ayırıcısıyla aynı layout - turuncu kenar çubuğuyla bölünmüş, şehir manzarası gece fotoğrafçılığında bölüm başlığı olan beyaz kart
PAI, Alibaba Cloud big data servisleriyle yakından entegre olur. Ürün çözümü: PAI + MaxCompute + DataWorks. Senaryolar arasında akıllı pazarlama, VOC analizi, kişiselleştirilmiş reklamcılık, görüntü önerisi ve e-ticaret uygulamaları yer alır. İş akışı: veri işleme/model eğitimi için PAI Studio'yu kullanın, eğitilmiş modelleri PAI EAS aracılığıyla dağıtın.
Başlık çubuğu, açıklama metni, ekosistem entegrasyonunu gösteren büyük merkez diyagramı (DataHub, MaxCompute, OSS, NAS, PAI Studio/DSW'ye besleniyor, PAI EAS'e dağıtılıyor) sağda AI uygulama simgeleriyle
Alibaba Group içindeki gerçek dünya AI uygulamaları: CityBrain (araç algılama), CaiNiao Logistics (semantik segmentasyon) ve İnsansız Mağaza (müşteri algılama). Gerçek dünya video analizinde dağıtılan FPGA tabanlı CNN sistemi - bir FPGA kartı 10 CPU sunucusunun yerini alır.
Başlık çubuğu, açıklama metni, araç algılama, semantik segmentasyon ve sınırlayıcı kutularla kişi algılamayı gösteren etiketli örnek resimlerle üç sütunlu layout
Alibaba'nın milyonlarca özellik ve milyarlarca örnek eğiten dahili öneri sistemi. PAI-TF, modeller arasında (deepctr1/2, video-embedding, double-dnn, dram, taocoin, graph-sage) baseline'a göre %125-232 performans iyileştirmesi gösteriyor. Gelişmiş iletişim verimliliği için RDMA ve NCCL protokollerini kullanır.
Başlık çubuğu, solda Taobao ürün sayfası ekran görüntüsü ve sağda performans kıyaslama çubuk grafiği, altta açıklayıcı metin ile bölünmüş layout
Müşteri, öneri sistemi oluşturmak için PAI'yi kullanıyor. Mimari: Uygulama DB, veri iyileştirme için DataWorks'e, modelleme için PAI Studio'ya, model deployment için PAI EAS'e, gerçek zamanlı veri sorgu hızlandırması için Redis'e bağlanır. Tam çevrimdışı veri pipeline'ını ve gerçek zamanlı model yürütme akışını gösterir.
Başlık çubuğu, solda müşteri DC'sinden Alibaba Cloud pipeline'ına kadar tam mimari diyagramı, sağda Korece senaryo açıklama metni
PAI dahil Alibaba Cloud servislerini kullanarak geleneksel perakende sistemlerini modernize etme. RDS/POLAR DB'de depolanan veriler, Alibaba Cloud big data servisleri (MaxCompute, DataWorks) aracılığıyla iyileştirilir, model geliştirme için PAI aracılığıyla işlenir. Altta yatan verilerden çevrimdışı eğitime ve çevrimiçi öneri sunumuna kadar eksiksiz mimari.
Başlık çubuğu, solda üç katmanlı sistemi (altta yatan veriler, çevrimdışı işleme, çevrimiçi sunum) gösteren büyük ayrıntılı mimari diyagramı, sağda senaryo açıklaması
Alibaba Cloud Kore veri merkezinin Mart 2022'de açılışı için duyuru slaytı, Korece sloganı 'Asya'nın Süper Çaylağı Sonunda Kore'ye Geliyor!'
Sol üstte Alibaba Cloud logosu, büyük Korece başlık metni, tarih duyurusu, Kore simge yapıları çizimleriyle Alibaba Cloud maskot karakteri (bulut şeklinde)
Alibaba Cloud markası ve 'Worldwide Cloud Services Partner' sloganı ile kapanış slaytı.
Ortalanmış Alibaba Cloud logosu ve Olimpiyat halkaları, çapraz ışık efekti çizgileri ile tam turuncu gradyan arka plan
Bu slayt ve temel sunum içeriği hakkında yaygın sorular.
Alibaba Cloud PAI (AI için Platform), veri etiketleme ve ön işlemeden model eğitimi, değerlendirme ve dağıtıma kadar tüm ML yaşam döngüsünü kapsayan kapsamlı bir makine öğrenimi platformudur. Görsel modelleme için PAI-Studio, not defteri tabanlı geliştirme için PAI-DSW, dağıtılmış derin öğrenme için PAI-DLC, sıfır kodlu ML için PAI-AutoLearning ve elastik çevrimiçi tahmin sunumu için PAI-EAS içerir.
Bu sunum, Alibaba Cloud'un AI için Makine Öğrenimi Platformu'nu (PAI) kapsayan 22 slayt içermektedir. Platforma genel bakış, ayrıntılı bileşen dökümleri (PAI-Studio, PAI-DSW, PAI-DLC, PAI-AutoLearning, PAI-EAS, PAI-Blade), performans kıyaslamaları, çözüm mimarisi, en iyi uygulamalar, e-ticaret ve perakende için müşteri örnek olayları ve Kore veri merkezi duyurusunu içerir.
PAI önemli performans kazanımları gösteriyor: CNN modelleri 4 kat daha hızlı, BERT modelleri 2,8 kat daha hızlı, ASR modelleri 2,5 kat daha hızlı ve CRNN/Segmentasyon modelleri açık kaynak TensorFlow'a kıyasla 1,3 kat daha hızlı çalışıyor. Karışık hassasiyet optimizasyonlu PAI Derlemesi, gerçek dünya senaryolarında 3 kata kadar performans iyileştirmesi sağlıyor.
Bu sunum hem teknik hem de yarı teknik kitleler için tasarlanmıştır. Karar vericiler için uygun üst düzey mimari genel bakışları, mühendisler için ayrıntılı teknik şemalar, teknik değerlendirme için performans kıyaslamaları ve iş değerini gösteren gerçek müşteri örnek olayları içerir. Korece/İngilizce iki dilli formatı, Kore pazarı sunumları için idealdir.
Sunumda iki ayrıntılı müşteri örnek olayı yer almaktadır: (1) veri iyileştirme için DataWorks, modelleme için PAI Studio ve gerçek zamanlı sunum için Redis ile PAI EAS kullanan bir e-ticaret öneri sistemi ve (2) akıllı ürün önerileri için RDS, MaxCompute, PAI ve Faiss vektör araması dahil olmak üzere tam Alibaba Cloud yığınını kullanan bir perakende modernizasyon projesi.
Evet, bu sunum Alibaba Cloud'un turuncu gradyan temaları, tutarlı başlık düzenleri ve standartlaştırılmış mimari şema stilleriyle resmi markasını kullanır. 22 slaytlık yapı, ML platformu demoları, teknik satış sunumları veya Kore pazarını hedefleyen bulut geçiş teklifleri için uyarlanabilen kapsamlı bir şablon sağlar.
PAI, TensorFlow (PAI ile optimize edilmiş PAI-TF), PyTorch, Caffe, Keras, MxNet, ONNX ve PMML dahil olmak üzere çok çeşitli çerçeveleri destekler. PAI-DSW not defteri ortamı, TensorFlow ve PyTorch'un önceden yüklenmiş olduğu birden çok Python sürümünü desteklerken, PAI-EAS, RESTful API'ler aracılığıyla desteklenen herhangi bir çerçeveden modeller sunabilir.
Bu sunum iki dillidir, öncelikle İngilizce teknik terimler ve ürün adlarıyla Korecedir. Alibaba Cloud'da Kıdemli Çözüm Mimarı tarafından Kore pazarı için oluşturulmuştur ve bu da onu Koreli kurumsal müşteriler, veri bilimi ekipleri ve bulut ML platformlarını değerlendiren teknik karar vericiler için ideal hale getirmektedir.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Profesyonel tasarımları referans alın, stilinizi seçin ve mükemmel metin oluşturma ile slaytlar oluşturun. Nano Banana ile desteklenir—şimdi sunumunuzu oluşturmaya başlayın.
Your AI Agent for slides. Save time, shine faster with intelligent presentation creation.
© 2026 2slides. All rights reserved.