AI Platform PAI: 포괄적인 AI 개발 및 머신러닝 솔루션

AI Platform PAI(Platform for AI)는 이전의 Machine Learning Platform PAI로 알려졌으며, 개발자와 기업을 위해 설계된 머신러닝/딥러닝 엔지니어링 플랫폼입니다. 데이터 라벨링, 모델 구축, 모델 학습, 모델 배포 및 추론 최적화를 포함하는 포괄적인 AI 개발 서비스 제품군을 제공합니다. 140개 이상의 최적화된 알고리즘과 풍부한 산업별 플러그인을 통해 PAI는 사용자에게 접근 가능하고 고성능의 클라우드 네이티브 AI 엔지니어링 기능을 제공합니다. AI 페인팅, 대규모 언어 모델 애플리케이션, AI 비디오 생성 등 다양한 AI 애플리케이션을 지원합니다.

PAI는 다음과 같은 여러 주요 기능을 제공합니다: * **스마트 라벨링(iTAG):** 이미지, 텍스트, 비디오, 오디오와 같은 다양한 데이터 유형과 멀티모달 하이브리드 라벨링을 지원합니다. * **모델 온라인 서비스(EAS):** 사용자가 클릭 한 번으로 모델을 온라인 추론 서비스 또는 AI-웹 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다. * **비주얼 모델링(Designer):** 풍부하고 성숙한 머신러닝 알고리즘을 갖춘 전체 링크 비주얼 모델링 개발 환경을 제공합니다. * **인터랙티브 모델링(DSW):** JupyterLab, WebIDE, Terminal 등 여러 클라우드 개발 환경을 통합하여 코드 작성, 디버깅 및 실행을 지원합니다. * **분산 학습(DLC):** 유연하고 안정적이며 사용하기 쉽고 고성능의 머신러닝 학습 환경을 제공합니다.

PAI는 다음과 같은 광범위한 사용 사례를 지원합니다: * **AI 페인팅:** 일러스트, 컨셉 아트 등을 위한 고품질 디지털 아트워크 생성. * **대규모 언어 모델 애플리케이션:** 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 고객 서비스 자동화. * **RAG 기반 대규모 모델 대화 시스템:** 고객 서비스 개선 및 지능형 어시스턴트 제공. * **ComfyUI 기반 AI 비디오 생성:** 창의적인 마케팅 비디오 및 교육 콘텐츠 자동 생성. * **대규모 언어 모델 데이터 처리:** 다양한 처리 기법을 통해 데이터의 고유성, 일관성 및 개인 정보 보호 보장. * **이미지-텍스트 쌍 필터링:** 규정 준수 보장, 이미지 품질 최적화, 자동 설명 생성. * **스마트 라벨링:** 다양한 애플리케이션을 위한 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 데이터 라벨링 자동화. * **대규모 분산 학습:** 이미지 인식, NLP, 추천 시스템을 위한 모델 학습 가속화.

PAI는 AI 개발의 다양한 단계를 지원하기 위해 다양한 기능 모듈을 제공합니다: * **PAI-Quick Start:** 빠른 시작, 미세 조정, 학습, 배포 및 평가를 위한 사전 학습된 모델 제공. * **PAI-Smart Labeling(iTAG):** 여러 데이터 유형을 지원하며 풍부한 라벨링 콘텐츠 및 주제 구성 요소 제공. * **PAI-Visual Modeling(Designer):** 내장된 머신러닝 알고리즘을 갖춘 비주얼 모델링 환경 제공. * **PAI-Interactive Modeling(DSW):** 클라우드 개발 환경 통합 및 코드 작성, 디버깅, 실행 지원. * **PAI-Distributed Training(DLC):** 유연하고 고성능의 머신러닝 학습 환경 제공. * **PAI-Model Online Service(EAS):** 모델을 온라인 추론 서비스 또는 AI-웹 애플리케이션으로 원클릭 배포 지원.

PAI를 시작하려면 다양한 AI 작업을 위한 사전 학습된 모델을 제공하는 PAI-Quick Start 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 기능 모듈과 사용 사례를 탐색하여 PAI를 특정 요구 사항에 적용하는 방법을 이해할 수 있습니다. 플랫폼은 프로세스를 안내하는 다양한 튜토리얼과 문서를 제공합니다.

PAI는 다양한 요구에 맞는 여러 가지 과금 방식을 제공합니다: * **종량제:** 실제 사용량에 따라 지불하며, 단기 또는 불확실한 워크로드에 적합합니다. * **구독:** 고정 기간 동안 선결제하며, 장기적이고 안정적인 워크로드에 적합합니다. * **리소스 팩:** 특정 리소스에 대한 할당량 패키지를 구매하며, 특정 리소스의 대규모 사용이 필요한 시나리오에 적합합니다. * **절감형 요금제:** 특정 기간 동안 일정 금액의 소비를 약정하여 할인 플랜을 구매합니다. * **추론 시간당 요금:** 실제 추론 시간에 따라 지불하며, 가변적인 추론 작업이 필요한 시나리오에 적합합니다.

PAI는 다음과 같은 수많은 실용적인 예제를 제공합니다: * Qwen1.5 시리즈 모델 배포 및 미세 조정. * Tongyi Qianwen-72B-Chat 모델 배포 및 미세 조정. * Llama-3 시리즈 모델 배포 및 미세 조정. * Qwen2.5 대규모 언어 모델 미세 조정, 평가 및 배포. * Mixtral-8x7B MoE 모델 배포 및 미세 조정. * Stable Diffusion V1.5 모델 배포 및 미세 조정으로 텍스트-이미지 생성 구현. * AIGC Stable Diffusion 텍스트-이미지 Lora 모델 미세 조정으로 가상 의류 착용 구현. * Llama3-8B 대규모 모델 미세 조정 학습. * LLaMA Factory를 사용하여 LLaMA 3 모델 미세 조정. * Tongyi Qianwen Qwen 완전 관리형 Lingjun 모범 사례. * 책임감 있는 AI-공정성 분석. * 책임감 있는 AI-오류 분석. * AI 페인팅-SDWebUI 배포. * AI 비디오 생성-ComfyUI 배포. * 대규모 모델 RAG 대화 시스템. * 5분 안에 EAS를 사용하여 LLM 대규모 언어 모델 애플리케이션 원클릭 배포. * 5분 안에 EAS를 사용하여 Stable Diffusion을 원클릭 배포하여 텍스트-이미지 기능 구현. * 5분 안에 EAS를 사용하여 Tongyi Qianwen 모델을 원클릭 배포. * LLM 대규모 언어 모델 데이터 처리-Wikipedia(웹 텍스트 데이터). * LLM 대규모 언어 모델 데이터 처리-arXiv(논문 데이터). * LLM 대규모 언어 모델 데이터 처리-Alpaca-Cot(sft 데이터). * 비디오 데이터 필터링 및 라벨링. * 텍스트 분석 알고리즘 기반 뉴스 분류. * 회귀 알고리즘 기반 농업 대출 발행 예측.

PAI는 실질적인 경험을 쌓는 데 도움이 되는 여러 실습 실험을 제공합니다: * PAI-EAS를 사용하여 ChatGLM 및 LangChain 애플리케이션 원클릭 배포. * PAI-EAS를 사용하여 AIGC Stable Diffusion WebUI를 AI 페인팅용으로 빠르게 배포. * PAI-DSW에서 AIGC Stable Diffusion Lora 모델을 미세 조정하여 가상 의류 착용 구현. * PAI-EAS에 OSS를 마운트하여 AIGC 서비스 배포. * PAI ArtLab에서 원클릭으로 유럽 컵 팬 전용 스티커 제작 구현. * 추천 시스템 소개: 협업 필터링을 사용하여 제품 추천 구현. * 추천 시스템 소개: ALS 알고리즘을 사용하여 점수 예측. * PAI-DSW에서 AI 페인팅 Stable Diffusion WebUI 빠르게 시작.