Plateforme IA PAI : Solution complète de développement IA et d'apprentissage automatique

La Plateforme IA PAI (Platform for AI), anciennement connue sous le nom de Machine Learning Platform PAI, est une plateforme d'ingénierie d'apprentissage automatique/apprentissage profond conçue pour les développeurs et les entreprises. Elle offre une suite complète de services de développement IA, englobant l'étiquetage des données, la construction de modèles, l'entraînement de modèles, le déploiement de modèles et l'optimisation de l'inférence. Avec plus de 140 algorithmes optimisés et une richesse de plugins spécifiques à l'industrie, PAI dote les utilisateurs de capacités d'ingénierie IA natives dans le cloud, accessibles et performantes. Elle prend en charge diverses applications IA, notamment la peinture IA, les applications de grands modèles linguistiques et la génération vidéo IA.

PAI offre plusieurs fonctionnalités clés, notamment : * **Étiquetage intelligent (iTAG) :** Prend en charge divers types de données tels que les images, le texte, la vidéo et l'audio, ainsi que l'étiquetage hybride multimodal. * **Service de Modèles en Ligne (EAS) :** Permet aux utilisateurs de déployer des modèles en tant que services d'inférence en ligne ou applications IA-Web en un clic. * **Modélisation Visuelle (Designer) :** Offre un environnement de développement de modélisation visuelle complet avec des algorithmes d'apprentissage automatique riches et matures. * **Modélisation Interactive (DSW) :** Intègre plusieurs environnements de développement cloud tels que JupyterLab, WebIDE et Terminal, prenant en charge l'écriture, le débogage et l'exécution de code. * **Entraînement Distribué (DLC) :** Fournit un environnement d'entraînement d'apprentissage automatique flexible, stable, facile à utiliser et performant.

PAI prend en charge un large éventail de cas d'utilisation, notamment : * **Peinture IA :** Génération d'œuvres d'art numériques de haute qualité pour les illustrations, l'art conceptuel, et plus encore. * **Applications de Grands Modèles Linguistiques :** Automatisation de la génération de contenu, de l'analyse de données et du service client. * **Système de Dialogue à Grand Modèle basé sur RAG :** Amélioration du service client et fourniture d'assistants intelligents. * **Génération Vidéo IA basée sur ComfyUI :** Génération automatique de vidéos marketing créatives et de contenu éducatif. * **Traitement de Données de Grands Modèles Linguistiques :** Assurer l'unicité, la cohérence et la confidentialité des données grâce à diverses techniques de traitement. * **Filtrage de Paires Image-Texte :** Assurer la conformité, optimiser la qualité des images et générer des descriptions automatiques. * **Étiquetage Intelligent :** Automatisation de l'étiquetage des données textuelles, d'images, audio et vidéo pour diverses applications. * **Entraînement Distribué à Grande Échelle :** Accélération de l'entraînement de modèles pour la reconnaissance d'images, le NLP et les systèmes de recommandation.

PAI propose divers modules fonctionnels pour prendre en charge différentes étapes du développement IA : * **PAI-Quick Start :** Fournit des modèles pré-entraînés pour un démarrage rapide, un réglage fin, un entraînement, un déploiement et une évaluation. * **PAI-Étiquetage Intelligent (iTAG) :** Prend en charge plusieurs types de données et fournit un contenu d'étiquetage riche et des composants thématiques. * **PAI-Modélisation Visuelle (Designer) :** Offre un environnement de modélisation visuelle avec des algorithmes d'apprentissage automatique intégrés. * **PAI-Modélisation Interactive (DSW) :** Intègre des environnements de développement cloud et prend en charge l'écriture, le débogage et l'exécution de code. * **PAI-Entraînement Distribué (DLC) :** Fournit un environnement d'entraînement d'apprentissage automatique flexible et performant. * **PAI-Service de Modèles en Ligne (EAS) :** Prend en charge le déploiement en un clic de modèles en tant que services d'inférence en ligne ou applications IA-Web.

Pour commencer avec PAI, vous pouvez utiliser la fonctionnalité PAI-Quick Start, qui fournit des modèles pré-entraînés pour diverses tâches IA. Vous pouvez également explorer les différents modules fonctionnels et cas d'utilisation pour comprendre comment PAI peut être appliqué à vos besoins spécifiques. La plateforme propose divers tutoriels et documentations pour vous guider tout au long du processus.

PAI propose plusieurs méthodes de facturation pour répondre à différents besoins : * **Paiement à l'utilisation :** Payez pour l'utilisation réelle, adapté aux charges de travail à court terme ou incertaines. * **Abonnement :** Prépaiement pour une période fixe, adapté aux charges de travail à long terme et stables. * **Pack de Ressources :** Achat d'un quota pour des ressources spécifiques, adapté aux scénarios nécessitant une utilisation à grande échelle de ressources spécifiques. * **Plan d'Économies :** Achat d'un plan de réduction en s'engageant sur un certain montant de consommation sur une période donnée. * **Paiement par durée d'inférence :** Paiement basé sur la durée d'inférence réelle, adapté aux scénarios nécessitant des tâches d'inférence variables.

PAI offre de nombreux exemples pratiques, notamment : * Déploiement et réglage fin des modèles de la série Qwen1.5. * Déploiement et réglage fin des modèles Tongyi Qianwen-72B-Chat. * Déploiement et réglage fin des modèles de la série Llama-3. * Réglage fin, évaluation et déploiement des grands modèles linguistiques Qwen2.5. * Déploiement et réglage fin des modèles Mixtral-8x7B MoE. * Déploiement et réglage fin des modèles Stable Diffusion V1.5 pour obtenir la génération d'images à partir de texte. * Réglage fin du modèle Lora de génération d'images à partir de texte AIGC Stable Diffusion pour obtenir l'essayage virtuel de vêtements. * Entraînement par réglage fin du grand modèle Llama3-8B. * Utilisation de LLaMA Factory pour le réglage fin des modèles LLaMA 3. * Meilleures pratiques pour Tongyi Qianwen Qwen Lingjun entièrement géré. * IA Responsable - Analyse d'Équité. * IA Responsable - Analyse d'Erreurs. * Peinture IA - Déploiement SDWebUI. * Génération Vidéo IA - Déploiement ComfyUI. * Système de dialogue RAG à grand modèle. * Déploiement en 5 minutes d'applications de grands modèles linguistiques LLM avec PAI-EAS en un clic. * Déploiement en 5 minutes de Stable Diffusion avec PAI-EAS en un clic pour réaliser la génération d'images à partir de texte. * Opération en 5 minutes pour déployer le modèle Tongyi Qianwen avec PAI-EAS en un clic. * Traitement de données de grands modèles linguistiques LLM - Wikipedia (données textuelles web). * Traitement de données de grands modèles linguistiques LLM - arXiv (données d'articles). * Traitement de données de grands modèles linguistiques LLM - Alpaca-Cot (données sft). * Filtrage et étiquetage de données vidéo. * Classification d'actualités basée sur des algorithmes d'analyse de texte. * Prédiction d'émission de prêts agricoles basée sur des algorithmes de régression.

PAI propose plusieurs expériences pratiques pour vous aider à acquérir une expérience concrète : * Déploiement en un clic d'applications ChatGLM et LangChain avec PAI-EAS. * Déploiement rapide de l'interface Web AIGC Stable Diffusion pour la peinture IA avec PAI-EAS. * Réglage fin des modèles Lora AIGC Stable Diffusion dans PAI-DSW pour réaliser l'essayage virtuel de vêtements. * Déploiement de services AIGC basés sur PAI-EAS avec montage OSS. * Réalisation de la production d'autocollants exclusifs pour les fans de la Coupe d'Europe en un clic dans PAI ArtLab. * Introduction au système de recommandation : Utilisation du filtrage collaboratif pour réaliser des recommandations de produits. * Introduction au système de recommandation : Utilisation de l'algorithme ALS pour prédire les scores. * Démarrage rapide de l'interface Web Stable Diffusion pour la peinture IA avec PAI-DSW.