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Plataforma de IA PAI: Solución Integral de Desarrollo de IA y Aprendizaje Automático

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Este artículo presenta los módulos de función principales y los escenarios de aplicación comunes de la plataforma de IA PAI, proporciona casos prácticos y experimentos prácticos, con el objetivo de ayudar a los usuarios a familiarizarse y utilizar PAI rápidamente. El contenido cubre servicios de enlace completo como etiquetado de datos, construcción de modelos, entrenamiento y despliegue.
  • puntos principales
  • ideas únicas
  • aplicaciones prácticas
  • temas clave
  • ideas clave
  • resultados de aprendizaje
  • puntos principales

    • 1
      Cubre de manera integral los módulos de función principales de PAI
    • 2
      Proporciona múltiples escenarios y casos de aplicación reales
    • 3
      Explicación detallada de la facturación y guía de uso
  • ideas únicas

    • 1
      Explora en profundidad el potencial de aplicación de PAI en diferentes campos
    • 2
      Proporciona pasos operativos prácticos para principiantes
  • aplicaciones prácticas

    • El artículo guía a los usuarios a través de casos y experimentos sobre cómo aplicar PAI en la práctica, mejorando la practicidad y la operabilidad del aprendizaje.
  • temas clave

    • 1
      Módulos de función principales de PAI
    • 2
      Aplicaciones de pintura de IA
    • 3
      Aplicaciones de modelos de lenguaje grandes
  • ideas clave

    • 1
      Proporciona una descripción general completa de las funciones de PAI
    • 2
      Ayuda a los usuarios a comprender a través de casos reales
    • 3
      Explicación detallada de los métodos de facturación
  • resultados de aprendizaje

    • 1
      Comprender las funciones principales y los escenarios de aplicación de PAI
    • 2
      Dominar los pasos operativos básicos de PAI
    • 3
      Ser capaz de aplicar PAI en proyectos reales
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Introducción a la Plataforma de IA PAI

AI Platform PAI (Plataforma para IA), anteriormente conocida como Machine Learning Platform PAI, es una plataforma de ingeniería de aprendizaje automático/aprendizaje profundo diseñada para desarrolladores y empresas. Ofrece un conjunto integral de servicios de desarrollo de IA, que abarcan etiquetado de datos, construcción de modelos, entrenamiento de modelos, despliegue de modelos y optimización de inferencia. Con más de 140 algoritmos optimizados y una gran cantidad de plugins específicos de la industria, PAI empodera a los usuarios con capacidades de ingeniería de IA nativas de la nube, accesibles y de alto rendimiento. Admite diversas aplicaciones de IA, como pintura de IA, aplicaciones de modelos de lenguaje grandes y generación de video de IA.

Características Clave de PAI

PAI proporciona varias características clave, que incluyen: * **Etiquetado Inteligente (iTAG):** Admite varios tipos de datos como imágenes, texto, video y audio, así como etiquetado híbrido multimodal. * **Servicio en Línea de Modelos (EAS):** Permite a los usuarios desplegar modelos como servicios de inferencia en línea o aplicaciones web de IA con un solo clic. * **Modelado Visual (Designer):** Ofrece un entorno de desarrollo de modelado visual de enlace completo con algoritmos de aprendizaje automático ricos y maduros. * **Modelado Interactivo (DSW):** Integra múltiples entornos de desarrollo en la nube como JupyterLab, WebIDE y Terminal, admitiendo la escritura, depuración y ejecución de código. * **Entrenamiento Distribuido (DLC):** Proporciona un entorno de entrenamiento de aprendizaje automático flexible, estable, fácil de usar y de alto rendimiento.

Casos de Uso Comunes de PAI

PAI admite una amplia gama de casos de uso, que incluyen: * **Pintura de IA:** Generación de arte digital de alta calidad para ilustraciones, arte conceptual y más. * **Aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grandes:** Automatización de la generación de contenido, análisis de datos y servicio al cliente. * **Sistema de Diálogo de Modelo Grande Basado en RAG:** Mejora del servicio al cliente y provisión de asistentes inteligentes. * **Generación de Video de IA basada en ComfyUI:** Generación automática de videos de marketing creativos y contenido educativo. * **Procesamiento de Datos de Modelos de Lenguaje Grandes:** Asegurar la unicidad, consistencia y privacidad de los datos a través de diversas técnicas de procesamiento. * **Filtrado de Pares Imagen-Texto:** Asegurar el cumplimiento, optimizar la calidad de la imagen y generar descripciones automáticas. * **Etiquetado Inteligente:** Automatización del etiquetado de datos de texto, imágenes, audio y video para diversas aplicaciones. * **Entrenamiento Distribuido a Gran Escala:** Aceleración del entrenamiento de modelos para reconocimiento de imágenes, PNL y sistemas de recomendación.

Descripción General de los Módulos de Función de PAI

PAI ofrece varios módulos de función para admitir diferentes etapas del desarrollo de IA: * **PAI-Quick Start:** Proporciona modelos pre-entrenados para inicio rápido, ajuste fino, entrenamiento, despliegue y evaluación. * **PAI-Smart Labeling (iTAG):** Admite múltiples tipos de datos y proporciona contenido de etiquetado y componentes temáticos ricos. * **PAI-Visual Modeling (Designer):** Ofrece un entorno de modelado visual con algoritmos de aprendizaje automático integrados. * **PAI-Interactive Modeling (DSW):** Integra entornos de desarrollo en la nube y admite la escritura, depuración y ejecución de código. * **PAI-Distributed Training (DLC):** Proporciona un entorno de entrenamiento de aprendizaje automático flexible y de alto rendimiento. * **PAI-Model Online Service (EAS):** Admite el despliegue con un clic de modelos como servicios de inferencia en línea o aplicaciones web de IA.

Cómo Empezar con PAI

Para comenzar con PAI, puede utilizar la función PAI-Quick Start, que proporciona modelos pre-entrenados para diversas tareas de IA. También puede explorar los diferentes módulos de función y casos de uso para comprender cómo PAI se puede aplicar a sus necesidades específicas. La plataforma ofrece varios tutoriales y documentación para guiarlo a través del proceso.

Métodos de Facturación de PAI

PAI ofrece varios métodos de facturación para adaptarse a diferentes necesidades: * **Pago por Uso:** Pague por el uso real, adecuado para cargas de trabajo a corto plazo o inciertas. * **Suscripción:** Pague por adelantado por un período fijo, adecuado para cargas de trabajo a largo plazo y estables. * **Paquete de Recursos:** Compre un paquete de cuota para recursos específicos, adecuado para escenarios que requieren el uso a gran escala de recursos específicos. * **Plan de Ahorro:** Compre un plan de descuento comprometiéndose a una cierta cantidad de consumo dentro de un período determinado. * **Pago por Duración de Inferencia:** Pague según la duración real de la inferencia, adecuado para escenarios que requieren tareas de inferencia variables.

Casos de Práctica Típicos

PAI ofrece numerosos ejemplos prácticos, que incluyen: * Despliegue y ajuste fino de modelos de la serie Qwen1.5. * Despliegue y ajuste fino de modelos Tongyi Qianwen-72B-Chat. * Despliegue y ajuste fino de modelos de la serie Llama-3. * Ajuste fino, evaluación y despliegue de modelos de lenguaje grandes Qwen2.5. * Despliegue y ajuste fino de modelos Mixtral-8x7B MoE. * Despliegue y ajuste fino de modelos Stable Diffusion V1.5 para lograr la generación de texto a imagen. * Ajuste fino de modelos Lora de texto a imagen de Stable Diffusion AIGC para lograr la prueba virtual de ropa. * Entrenamiento de ajuste fino del modelo grande Llama3-8B. * Uso de LLaMA Factory para ajustar modelos LLaMA 3. * Mejores prácticas de Lingjun totalmente gestionado de Tongyi Qianwen Qwen. * IA Responsable - Análisis de Equidad. * IA Responsable - Análisis de Errores. * Pintura de IA - Despliegue de SDWebUI. * Generación de Video de IA - Despliegue de ComfyUI. * Sistema de Diálogo de Modelo Grande RAG. * 5 minutos para usar EAS para desplegar aplicaciones de modelos de lenguaje grandes LLM con un clic. * 5 minutos para usar EAS para desplegar Stable Diffusion con un clic para realizar capacidades de texto a imagen. * 5 minutos para operar EAS para desplegar el modelo Tongyi Qianwen con un clic. * Procesamiento de datos de modelos de lenguaje grandes LLM - Wikipedia (datos de texto web). * Procesamiento de datos de modelos de lenguaje grandes LLM - arXiv (datos de artículos). * Procesamiento de datos de modelos de lenguaje grandes LLM - Alpaca-Cot (datos sft). * Filtrado y etiquetado de datos de video. * Clasificación de noticias basada en algoritmos de análisis de texto. * Predicción de emisión de préstamos agrícolas basada en algoritmos de regresión.

Experimentos Prácticos

PAI ofrece varios experimentos prácticos para ayudarle a adquirir experiencia práctica: * Despliegue con un clic de aplicaciones ChatGLM y LangChain usando PAI-EAS. * Despliegue rápido de AIGC Stable Diffusion WebUI para pintura de IA usando PAI-EAS. * Ajuste fino de modelos Lora AIGC Stable Diffusion en PAI-DSW para lograr la prueba virtual de ropa. * Despliegue de servicios AIGC basados en PAI-EAS montando OSS. * Realización de producción de pegatinas exclusivas para fans de la Eurocopa con un clic en PAI ArtLab. * Introducción al sistema de recomendación: Uso de filtrado colaborativo para lograr la recomendación de productos. * Introducción al sistema de recomendación: Uso del algoritmo ALS para predecir puntuaciones. * PAI-DSW inicia rápidamente la pintura de IA Stable Diffusion WebUI.

 Enlace original: https://help.aliyun.com/zh/pai/getting-started/getting-started

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