AI Platform PAI: Комплексное решение для разработки ИИ и машинного обучения

AI Platform PAI (Платформа для ИИ), ранее известная как Machine Learning Platform PAI, представляет собой платформу для инженерии машинного и глубокого обучения, предназначенную для разработчиков и предприятий. Она предлагает комплексный набор услуг по разработке ИИ, охватывающий маркировку данных, построение моделей, обучение моделей, развертывание моделей и оптимизацию инференса. Имея более 140 оптимизированных алгоритмов и множество отраслевых плагинов, PAI предоставляет пользователям доступные, высокопроизводительные, облачные возможности инженерии ИИ. Она поддерживает различные приложения ИИ, включая ИИ-рисование, приложения больших языковых моделей и генерацию ИИ-видео.

PAI предоставляет несколько ключевых функций, включая: * **Smart Labeling (iTAG):** Поддерживает различные типы данных, такие как изображения, текст, видео и аудио, а также мультимодальную гибридную маркировку. * **Model Online Service (EAS):** Позволяет пользователям развертывать модели в виде онлайн-сервисов инференса или веб-приложений ИИ одним кликом. * **Visual Modeling (Designer):** Предлагает полнофункциональную среду визуальной разработки моделей с богатыми и зрелыми алгоритмами машинного обучения. * **Interactive Modeling (DSW):** Интегрирует несколько облачных сред разработки, таких как JupyterLab, WebIDE и Terminal, поддерживая написание, отладку и выполнение кода. * **Distributed Training (DLC):** Предоставляет гибкую, стабильную, простую в использовании и высокопроизводительную среду обучения машинного обучения.

PAI поддерживает широкий спектр сценариев использования, включая: * **AI Painting:** Генерация высококачественных цифровых произведений искусства для иллюстраций, концепт-арта и многого другого. * **Приложения больших языковых моделей:** Автоматизация генерации контента, анализа данных и обслуживания клиентов. * **Диалоговая система на основе больших моделей с использованием RAG:** Улучшение обслуживания клиентов и предоставление интеллектуальных помощников. * **Генерация ИИ-видео на основе ComfyUI:** Автоматическая генерация креативных маркетинговых видео и образовательного контента. * **Обработка данных для больших языковых моделей:** Обеспечение уникальности, согласованности и конфиденциальности данных с помощью различных методов обработки. * **Фильтрация пар изображений и текста:** Обеспечение соответствия требованиям, оптимизация качества изображений и генерация автоматических описаний. * **Интеллектуальная маркировка:** Автоматизация маркировки текстовых, графических, аудио- и видеоданных для различных приложений. * **Масштабное распределенное обучение:** Ускорение обучения моделей для распознавания изображений, обработки естественного языка и рекомендательных систем.

PAI предлагает различные функциональные модули для поддержки различных этапов разработки ИИ: * **PAI-Quick Start:** Предоставляет предварительно обученные модели для быстрого старта, дообучения, обучения, развертывания и оценки. * **PAI-Smart Labeling (iTAG):** Поддерживает несколько типов данных и предоставляет богатый контент для маркировки и компоненты тем. * **PAI-Visual Modeling (Designer):** Предлагает среду визуального моделирования со встроенными алгоритмами машинного обучения. * **PAI-Interactive Modeling (DSW):** Интегрирует облачные среды разработки и поддерживает написание, отладку и выполнение кода. * **PAI-Distributed Training (DLC):** Предоставляет гибкую и высокопроизводительную среду обучения машинного обучения. * **PAI-Model Online Service (EAS):** Поддерживает развертывание моделей в виде онлайн-сервисов инференса или веб-приложений ИИ одним кликом.

Чтобы начать работу с PAI, вы можете использовать функцию PAI-Quick Start, которая предоставляет предварительно обученные модели для различных задач ИИ. Вы также можете изучить различные функциональные модули и сценарии использования, чтобы понять, как PAI может быть применена к вашим конкретным потребностям. Платформа предлагает различные учебные пособия и документацию, которые помогут вам в этом процессе.

PAI предлагает различные методы биллинга, отвечающие различным потребностям: * **Pay-as-you-go (Оплата по мере использования):** Оплата за фактическое использование, подходит для краткосрочных или неопределенных рабочих нагрузок. * **Subscription (Подписка):** Предоплата за фиксированный период, подходит для долгосрочных и стабильных рабочих нагрузок. * **Resource Pack (Пакет ресурсов):** Приобретение пакета квот для конкретных ресурсов, подходит для сценариев, требующих масштабного использования конкретных ресурсов. * **Savings Plan (План экономии):** Приобретение плана скидок путем обязательства определенного объема потребления в течение определенного периода. * **Pay-per-inference duration (Оплата за продолжительность инференса):** Оплата на основе фактической продолжительности инференса, подходит для сценариев, требующих переменных задач инференса.

PAI предлагает множество практических примеров, включая: * Развертывание и дообучение моделей серии Qwen1.5. * Развертывание и дообучение моделей Tongyi Qianwen-72B-Chat. * Развертывание и дообучение моделей серии Llama-3. * Дообучение, оценка и развертывание больших языковых моделей Qwen2.5. * Развертывание и дообучение моделей Mixtral-8x7B MoE. * Развертывание и дообучение моделей Stable Diffusion V1.5 для генерации изображений по тексту. * Дообучение модели Lora для генерации изображений Stable Diffusion AIGC для примерки виртуальной одежды. * Обучение дообучению большой модели Llama3-8B. * Использование LLaMA Factory для дообучения моделей LLaMA 3. * Лучшие практики полностью управляемого Lingjun от Tongyi Qianwen. * Ответственный ИИ - Анализ справедливости. * Ответственный ИИ - Анализ ошибок. * Развертывание AI painting-SDWebUI. * Развертывание AI video generation-ComfyUI. * Диалоговая система RAG на основе больших моделей. * Развертывание приложений больших языковых моделей LLM с помощью EAS за 5 минут одним кликом. * Развертывание Stable Diffusion с помощью EAS за 5 минут одним кликом для реализации генерации изображений по тексту. * Развертывание модели Tongyi Qianwen с помощью EAS за 5 минут одним кликом. * Обработка данных для больших языковых моделей LLM - Wikipedia (текстовые веб-данные). * Обработка данных для больших языковых моделей LLM - arXiv (данные статей). * Обработка данных для больших языковых моделей LLM - Alpaca-Cot (данные SFT). * Фильтрация и маркировка видеоданных. * Классификация новостей на основе алгоритмов анализа текста. * Прогнозирование выдачи сельскохозяйственных кредитов на основе регрессионных алгоритмов.

PAI предлагает несколько практических экспериментов, которые помогут вам получить практический опыт: * Развертывание приложений ChatGLM и LangChain одним кликом с помощью PAI-EAS. * Быстрое развертывание AIGC Stable Diffusion WebUI для ИИ-рисования с помощью PAI-EAS. * Дообучение моделей AIGC Stable Diffusion Lora в PAI-DSW для примерки виртуальной одежды. * Развертывание сервисов AIGC на основе PAI-EAS с монтированием OSS. * Реализация производства эксклюзивных стикеров для фанатов Еврокубка одним кликом в PAI ArtLab. * Введение в рекомендательные системы: Использование коллаборативной фильтрации для рекомендаций продуктов. * Введение в рекомендательные системы: Использование алгоритма ALS для прогнозирования оценок. * PAI-DSW быстрая настройка AI painting Stable Diffusion WebUI.