AI-Plattform PAI: Umfassende Lösung für KI-Entwicklung und maschinelles Lernen

Die AI Platform PAI (Platform for AI), früher bekannt als Machine Learning Platform PAI, ist eine Engineering-Plattform für maschinelles und tiefes Lernen, die für Entwickler und Unternehmen konzipiert ist. Sie bietet eine umfassende Suite von KI-Entwicklungsdiensten, die Datenkennzeichnung, Modellkonstruktion, Modelltraining, Modellbereitstellung und Inferenzoptimierung umfassen. Mit über 140 optimierten Algorithmen und einer Fülle branchenspezifischer Plugins stattet PAI Benutzer mit zugänglichen, hochleistungsfähigen, Cloud-nativen KI-Engineering-Fähigkeiten aus. Sie unterstützt verschiedene KI-Anwendungen, darunter KI-Malerei, Anwendungen für große Sprachmodelle und KI-Videogenerierung.

PAI bietet mehrere Schlüsselfunktionen, darunter: * **Smart Labeling (iTAG):** Unterstützt verschiedene Datentypen wie Bilder, Text, Video und Audio sowie multimodale Hybrid-Kennzeichnung. * **Model Online Service (EAS):** Ermöglicht Benutzern die Bereitstellung von Modellen als Online-Inferenzdienste oder KI-Webanwendungen mit einem Klick. * **Visual Modeling (Designer):** Bietet eine durchgängige visuelle Modellierungsentwicklungsumgebung mit reichhaltigen und ausgereiften Algorithmen für maschinelles Lernen. * **Interactive Modeling (DSW):** Integriert mehrere Cloud-Entwicklungsumgebungen wie JupyterLab, WebIDE und Terminal und unterstützt das Schreiben, Debuggen und Ausführen von Code. * **Distributed Training (DLC):** Bietet eine flexible, stabile, einfach zu bedienende und hochleistungsfähige Trainingsumgebung für maschinelles Lernen.

PAI unterstützt eine breite Palette von Anwendungsfällen, darunter: * **KI-Malerei:** Generierung hochwertiger digitaler Kunstwerke für Illustrationen, Konzeptkunst und mehr. * **Anwendungen für große Sprachmodelle:** Automatisierung der Inhaltserstellung, Datenanalyse und Kundenservice. * **RAG-basiertes Dialogsystem für große Modelle:** Verbesserung des Kundenservice und Bereitstellung intelligenter Assistenten. * **KI-Videogenerierung basierend auf ComfyUI:** Automatische Erstellung kreativer Marketingvideos und Bildungsinhalte. * **Verarbeitung von Daten für große Sprachmodelle:** Gewährleistung von Dateneinzigartigkeit, Konsistenz und Datenschutz durch verschiedene Verarbeitungstechniken. * **Bild-Text-Paar-Filterung:** Sicherstellung der Compliance, Optimierung der Bildqualität und Generierung automatischer Beschreibungen. * **Intelligente Kennzeichnung:** Automatisierung der Kennzeichnung von Text-, Bild-, Audio- und Videodaten für verschiedene Anwendungen. * **Verteiltes Training im großen Maßstab:** Beschleunigung des Modelltrainings für Bilderkennung, NLP und Empfehlungssysteme.

PAI bietet verschiedene Funktionsmodule zur Unterstützung unterschiedlicher Phasen der KI-Entwicklung: * **PAI-Quick Start:** Bietet vortrainierte Modelle für schnellen Start, Feinabstimmung, Training, Bereitstellung und Evaluierung. * **PAI-Smart Labeling (iTAG):** Unterstützt mehrere Datentypen und bietet reichhaltige Kennzeichnungsinhalte und Themenkomponenten. * **PAI-Visual Modeling (Designer):** Bietet eine visuelle Modellierungsumgebung mit integrierten Algorithmen für maschinelles Lernen. * **PAI-Interactive Modeling (DSW):** Integriert Cloud-Entwicklungsumgebungen und unterstützt das Schreiben, Debuggen und Ausführen von Code. * **PAI-Distributed Training (DLC):** Bietet eine flexible und hochleistungsfähige Trainingsumgebung für maschinelles Lernen. * **PAI-Model Online Service (EAS):** Unterstützt die Ein-Klick-Bereitstellung von Modellen als Online-Inferenzdienste oder KI-Webanwendungen.

Um mit PAI zu beginnen, können Sie die Funktion PAI-Quick Start nutzen, die vortrainierte Modelle für verschiedene KI-Aufgaben bereitstellt. Sie können auch die verschiedenen Funktionsmodule und Anwendungsfälle erkunden, um zu verstehen, wie PAI auf Ihre spezifischen Bedürfnisse angewendet werden kann. Die Plattform bietet verschiedene Tutorials und Dokumentationen, die Sie durch den Prozess führen.

PAI bietet verschiedene Abrechnungsmethoden für unterschiedliche Bedürfnisse: * **Pay-as-you-go:** Bezahlen Sie für die tatsächliche Nutzung, geeignet für kurzfristige oder unsichere Arbeitslasten. * **Abonnement:** Vorauszahlung für einen festen Zeitraum, geeignet für langfristige und stabile Arbeitslasten. * **Ressourcenpaket:** Kauf eines Kontingentpakets für bestimmte Ressourcen, geeignet für Szenarien, die eine groß angelegte Nutzung spezifischer Ressourcen erfordern. * **Savings Plan:** Kauf eines Rabattplans durch Verpflichtung zu einem bestimmten Verbrauchsvolumen innerhalb eines bestimmten Zeitraums. * **Bezahlung pro Inferenzdauer:** Bezahlen Sie basierend auf der tatsächlichen Inferenzdauer, geeignet für Szenarien, die variable Inferenzaufgaben erfordern.

PAI bietet zahlreiche praktische Beispiele, darunter: * Bereitstellung und Feinabstimmung von Qwen1.5-Serienmodellen. * Bereitstellung und Feinabstimmung von Tongyi Qianwen-72B-Chat-Modellen. * Bereitstellung und Feinabstimmung von Llama-3-Serienmodellen. * Feinabstimmung, Evaluierung und Bereitstellung von Qwen2.5 großen Sprachmodellen. * Bereitstellung und Feinabstimmung von Mixtral-8x7B MoE-Modellen. * Bereitstellung und Feinabstimmung von Stable Diffusion V1.5 Modellen zur Erzielung von Text-zu-Bild-Generierung. * AIGC Stable Diffusion Text-zu-Bild Lora-Modell-Feinabstimmung zur Erzielung von virtuellen Kleideranproben. * Llama3-8B großes Modell Feinabstimmungstraining. * Verwendung von LLaMA Factory zur Feinabstimmung von LLaMA 3 Modellen. * Tongyi Qianwen Qwen voll verwaltete Lingjun Best Practices. * Responsible AI-Fairness-Analyse. * Responsible AI-Fehleranalyse. * KI-Malerei-SDWebUI-Bereitstellung. * KI-Videogenerierung-ComfyUI-Bereitstellung. * Großes Modell RAG-Dialogsystem. * 5 Minuten zur Ein-Klick-Bereitstellung von LLM-Anwendungen für große Sprachmodelle mit EAS. * 5 Minuten zur Ein-Klick-Bereitstellung von Stable Diffusion mit EAS zur Realisierung von Text-zu-Bild-Fähigkeiten. * 5 Minuten zur Ein-Klick-Bereitstellung des Tongyi Qianwen-Modells mit EAS. * Verarbeitung von Daten für LLM-große Sprachmodelle - Wikipedia (Web-Textdaten). * Verarbeitung von Daten für LLM-große Sprachmodelle - arXiv (Papierdaten). * Verarbeitung von Daten für LLM-große Sprachmodelle - Alpaca-Cot (sft-Daten). * Filterung und Kennzeichnung von Videodaten. * Nachrichtenklassifizierung basierend auf Textanalysealgorithmen. * Vorhersage der landwirtschaftlichen Kreditvergabe basierend auf Regressionsalgorithmen.

PAI bietet verschiedene praktische Experimente, die Ihnen helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln: * Bereitstellung von ChatGLM- und LangChain-Anwendungen mit einem Klick über PAI-EAS. * Schnelle Bereitstellung von AIGC Stable Diffusion WebUI für KI-Malerei über PAI-EAS. * Feinabstimmung von AIGC Stable Diffusion Lora-Modellen in PAI-DSW zur Erzielung von virtuellen Kleideranproben. * Bereitstellung von AIGC-Diensten basierend auf PAI-EAS mit gemountetem OSS. * Realisierung der Produktion exklusiver Aufkleber für Europameisterschaft-Fans mit einem Klick in PAI ArtLab. * Einführung in Empfehlungssysteme: Verwendung von kollaborativem Filtern zur Produktempfehlung. * Einführung in Empfehlungssysteme: Verwendung des ALS-Algorithmus zur Vorhersage von Bewertungen. * PAI-DSW startet schnell die KI-Malerei Stable Diffusion WebUI.