Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI)
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Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI)
每張幻燈片頁面的詳細視圖，包括版面、關鍵內容和視覺元素。
標題頁，介紹阿里巴巴雲端用於 AI 的機器學習平台，由資深解決方案架構師演示，日期為 2022 年 2 月。
全寬標題投影片，帶有橘色漸層背景，左上方有 Alibaba Cloud 標誌和奧運五環品牌標誌，置中標題文字帶有演示者資訊
章節分隔頁，介紹簡報的主要內容章節。
分割版面，左側為橘色側邊欄，白色卡片帶有章節標題，疊加在帶有光跡的城市夜景攝影上
PAI 作為在 Alibaba Cloud 上開發、運行和部署 ML 工作負載的平台的高階概述。 顯示從 Serverless Big Data Computing Engine 到 PAI Auto Learning、PAI Studio 和 PAI DS Workbook，再到 PAI Elastic Algorithm Service 和 AI Solutions 的分層架構。
帶有橘色強調的標題欄，韓文描述文字，分層架構圖顯示從資料湖到 AI 解決方案的由下而上流程
顯示所有 PAI 元件的完整架構：Intelligent Labeling、PAI-Studio (視覺化建模)、PAI-DSW (互動式建模)、PAI-DLC (雲原生深度訓練)、PAI AutoLearning (自動學習)、PAI-EAS (線上預測)，以及底層 ML 框架和運算引擎。
帶有橘色強調的標題欄，多欄網格版面顯示所有 PAI 子服務及其功能描述，底層為框架和運算
PAI-Studio 提供基於 GUI 的 ML 框架建模工具，具有 200 多種演算法、自動 ML 調整（7 種方法，節省 90% 的資源）、大規模矩陣訓練支援以及自訂 PySpark/Spark 演算法。
標題帶副標題，頂部有四欄功能重點，下方有兩個產品螢幕截圖面板，顯示 Rich Algorithm Components 和 PAI-AutoML Engine
PAI-DSW 是一個雲端 AI 筆記本，支援異構 GPU/CPU 運算，用於模型開發、訓練和視覺化。 具有多種深度學習框架支援 (PAI-TF, TensorFlow, PyTorch)、快速神經網路 GUI 產生器以及輕鬆的 GPU/CPU 切換。
標題帶副標題，置中描述文字，三面板螢幕截圖版面顯示框架啟動器、神經網路 GUI 和 GPU/CPU 切換介面
雲原生深度學習訓練平台，具有以下功能：完全基於雲端的 Kubernetes 基礎架構、具有彈性擴展的靈活半/全託管，以及透過資料/模型並行處理實現的線性加速，支援 10 億+ 分類任務。
標題帶副標題，頂部有三欄功能描述，底部在 ECS/DLC 叢集架構圖和 PAI 控制台管理面板之間分割
基於 PAI-TF 的遷移學習框架，具有零門檻使用（初學者友善）、透過轉移學習實現的小資料需求，以及從資料標記到模型訓練和部署的一站式解決方案。 架構顯示業務層、AutoML 調整、網路層（ResNet、LeNet、VGG 等）和 PAI-TF 基礎。
標題帶副標題，左欄帶有三個圖示標記的功能，右側顯示從 PAI-TF 透過轉移學習到業務應用程式的分層架構
PAI-Tensorflow 是阿里巴巴雲端工程團隊最佳化的 TensorFlow 框架。 功能包括模型調整、編譯傳遞、基於成本的圖形分割、壓縮/修剪、程式碼產生和 I/O 最佳化。 支援多個框架 (TF, Caffe, PyTorch, MxNet)，具有 ONNX 互通性，並以 CPU、GPU、FPGA、NPU 硬體為目標。
標題欄、描述文字、分割版面，左側為項目符號清單，右側為多層編譯器架構圖，顯示透過程式碼產生到硬體目標的圖形最佳化
雲原生線上演算法模型服務，具有高輸送量（每個模型 400K+ QPS）、多模型支援（傳統和深度學習）、具有藍綠部署的線上擴展、自訂處理器 SDK 和 PAI-Blade 模型編譯最佳化。
標題帶副標題，分割版面，左側為功能項目符號清單，右側為 PAI EAS 模型部署圖，顯示從 PAI EAS CMD、PAI Studio、PAI DSW 和本機上傳的多區域部署
詳細的雲原生架構，顯示四個層級：使用者介面（資源、模型、服務、監控）、外掛程式擴充（PAI-blade、模型集成）、演算法框架（TensorFlow、Caffe、Keras、ONNX、PMML）以及引擎功能（高效能RPC、彈性擴展、藍綠部署、自動批次處理），皆在K8S叢集上。
標題與副標題，分割版面配置，左側為四層架構表，右側為多區域部署圖（與前一張投影片相同）
效能基準測試，顯示PAI優化與開源TensorFlow的比較：CNN快4倍，CRNN快1.3倍，Segmentation快1.3倍，BERT快2.8倍，ASR快2.5倍。長條圖比較TensorFlow、TensorFlow XLA和PAI在多種模型類型上的效能。
標題與副標題，分割版面配置，左側為韓文的重點式基準測試結果（橘色突出顯示加速數字），右側為長條圖比較
利用Volta GPU架構與自動混合精度FP16/FP32，實現3倍的真實場景效能提升。顯示基準測試比較TF Baseline、TF 1.12+XLA、TAO Compiler和TAO Compiler+MixedPrecision在CNN、RNN、Transformer、BERT、Embedding和CNN+RNN+CRF模型上的效能。
頂部為描述文字，中心為長條圖，顯示四方比較，底部流程圖顯示從使用者模型到FP32等效精度的自動混合精度管線
完整的ML管線，從資料輸入到DataWorks（資料預處理、特徵工程）、PAI-Studio（項目匹配、排名演算法）、模型輸出到PAI-EAS（排名服務、匹配服務）以及REST API結果。包含用於特徵匹配的Redis和PAI-Auto Learning配置。
標題列、描述文字、全寬解決方案架構圖，顯示從左到右的資料流，並使用顏色編碼元件（青色/藍綠色表示服務）
章節分隔頁，介紹最佳實踐和案例研究章節。
與簡介分隔頁面相同的版面配置 - 分割版面，帶有橘色側邊欄，白色卡片在城市夜景攝影上顯示章節標題
PAI 與 Alibaba Cloud 大數據服務緊密整合。產品解決方案：PAI + MaxCompute + DataWorks。應用場景包括智慧行銷、VOC 分析、個人化廣告、圖像推薦和電子商務應用。工作流程：使用 PAI Studio 進行資料處理/模型訓練，透過 PAI EAS 部署已訓練的模型。
標題列、描述文字、大型中央圖表顯示生態系統整合（DataHub、MaxCompute、OSS、NAS 輸入到 PAI Studio/DSW，部署到 PAI EAS），右側有 AI 應用程式圖示
阿里巴巴集團內部的真實 AI 應用：CityBrain（車輛偵測）、菜鳥物流（語意分割）和無人商店（顧客偵測）。基於 FPGA 的 CNN 系統部署在真實世界的影片分析中 - 一張 FPGA 卡取代 10 台 CPU 伺服器。
標題列、描述文字、三欄式佈局，帶有標籤的範例圖片顯示車輛偵測、語意分割和帶有邊界框的人員偵測
阿里巴巴內部推薦系統訓練數百萬個特徵和數十億個樣本。PAI-TF 在各模型（deepctr1/2、video-embedding、double-dnn、dram、taocoin、graph-sage）上的效能比基準線提高 125-232%。使用 RDMA 和 NCCL 協定以提高通訊效率。
標題列、分割佈局，左側為淘寶產品頁面截圖，右側為效能基準長條圖，下方為說明文字
客戶使用 PAI 構建推薦系統。架構：應用程式 DB 連接到 DataWorks 進行資料精煉，PAI Studio 進行建模，PAI EAS 進行模型部署，Redis 進行即時資料查詢加速。顯示完整的離線資料管道和即時模型執行流程。
標題列，左側為完整架構圖，顯示客戶 DC 到 Alibaba Cloud 的管道，右側為韓文的場景描述文字
使用包括 PAI 在內的 Alibaba Cloud 服務來實現傳統零售系統的現代化。資料儲存在 RDS/POLAR DB 中，透過 Alibaba Cloud 大數據服務（MaxCompute、DataWorks）進行精煉，透過 PAI 進行模型開發。從底層資料到離線訓練再到線上推薦服務的完整架構。
標題列，左側為大型詳細架構圖，顯示三層系統（底層資料、離線處理、線上服務），右側為場景描述
阿里巴巴雲韓國數據中心於2022年3月開幕的公告幻燈片，附帶韓語標語「亞洲超級新秀終於登陸韓國！」
阿里巴巴雲logo位於左上方，大型韓語標題文字，日期公告，阿里巴巴雲吉祥物角色（雲朵形狀）搭配韓國地標插圖
結尾幻燈片，包含阿里巴巴雲品牌形象和「Worldwide Cloud Services Partner」標語。
全橘色漸層背景，中央放置阿里巴巴雲logo和奧運五環，對角線光線條紋效果
關於此幻燈片和基礎簡報內容的常見問題。
Alibaba Cloud PAI (Platform for AI) 是一個全面的機器學習平台，涵蓋整個 ML 生命週期 - 從資料標記和預處理到模型訓練、評估和部署。它包括用於視覺建模的 PAI-Studio、用於基於筆記本開發的 PAI-DSW、用於分散式深度學習的 PAI-DLC、用於零代碼 ML 的 PAI-AutoLearning 以及用於彈性線上預測服務的 PAI-EAS。
此簡報包含 22 張投影片，涵蓋 Alibaba Cloud 的 Machine Learning Platform for AI (PAI)。它包括平台總覽、詳細的元件分解 (PAI-Studio、PAI-DSW、PAI-DLC、PAI-AutoLearning、PAI-EAS、PAI-Blade)、效能基準、解決方案架構、最佳實務、電子商務和零售的客戶案例研究以及韓國資料中心公告。
PAI 展現了顯著的效能提升：與開源 TensorFlow 相比，CNN 模型運行速度快 4 倍，BERT 模型快 2.8 倍，ASR 模型快 2.5 倍，CRNN/Segmentation 模型快 1.3 倍。透過混合精度優化的 PAI Compilation 在實際場景中實現了高達 3 倍的效能提升。
此簡報專為技術和半技術受眾設計。它包括適合決策者的高階架構總覽、適合工程師的詳細技術圖、用於技術評估的效能基準，以及展示業務價值的真實客戶案例研究。韓語/英語雙語格式使其非常適合韓國市場簡報。
此簡報包括兩個詳細的客戶案例研究：(1) 使用 DataWorks 進行資料精煉、使用 PAI Studio 進行建模以及使用 Redis 的 PAI EAS 進行即時服務的電子商務推薦系統，以及 (2) 使用完整 Alibaba Cloud 堆疊 (包括 RDS、MaxCompute、PAI 和 Faiss 向量搜尋) 進行智慧產品推薦的零售現代化專案。
是的，此簡報使用 Alibaba Cloud 的官方品牌形象，具有橙色漸層主題、一致的標頭版面配置和標準化的架構圖樣式。22 張投影片結構提供了一個全面的範本，可以針對 ML 平台演示、技術銷售簡報或針對韓國市場的雲端遷移提案進行調整。
PAI 支援各種框架，包括 TensorFlow (具有 PAI 優化的 PAI-TF)、PyTorch、Caffe、Keras、MxNet、ONNX 和 PMML。PAI-DSW 筆記本環境支援多個 Python 版本，並預先安裝了 TensorFlow 和 PyTorch，而 PAI-EAS 可以透過 RESTful API 服務來自任何支援框架的模型。
此簡報是雙語的，主要使用韓語，並包含英語技術術語和產品名稱。它由 Alibaba Cloud 的資深解決方案架構師為韓國市場創建，非常適合評估雲端 ML 平台的韓國企業客戶、資料科學團隊和技術決策者。
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