阿里靈傑:與開發者一起推動AI創新落地

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對於人工智能領域而言,“AIGC”無疑是貫穿2022年的熱點。12月16日,Science雜誌發佈了2022年度科學十大突破,AIGC赫然在列。以文生圖,對話機器人等AI創新應用的落地,引發一輪又一輪的全民狂歡熱潮。AI技術蓬勃發展,如何才能更好的實現AI創新落地、邁向新的增長呢?AI創新的落地,離不開對數據計算分析、模型開發部署、在線訓練推理、應用開發運維等各種環節進行全週期管理。而這恰恰是阿里靈傑——阿里雲大數據+AI一體化產品體系所擅長和不斷夯實的。

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12月22日,2022阿里靈傑AI開發者峯會圓滿落幕。阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智能計算平台事業部高級研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清等9位技術大咖亮相本次峯會,為廣大AI開發者解讀阿里靈傑AI能力全景和開發者服務體系,並通過豐富的場景化演示,呈現全新的AI開發體驗。

賈揚清:開源 + 工程化,為 AI 普惠提供土壤

阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智能計算平台事業部高級研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清從AIGC這一話題切入,和大家共同探討:在從工程或者平台的角度思考,怎麼樣來進一步支持AI的發展,以及它能夠和實際的業務結合,帶來怎樣的變化?

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(圖:阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智能計算平台事業部高級研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清分享“開源+工程化:AI普惠的土壤”)

在AI領域,開源成為推動着AI不斷向前發展的動力,使得AI的創新能夠變得更加迅速。但僅有一個模型或開源的軟件,並不足夠,需要通過工程化的方法,利用今天計算機這個領域所帶來的長足的發展。賈揚清認為,AI工程化,可以被總結稱為以下三個趨勢:數據和算力的雲原生化;調度和編程範式的規模化;開發和服務的標準化普惠化。

2022年,阿里雲和達摩院一同合作,構建並推出了兩個平台。從供給的角度出發,推出模型服務共享社區ModelScope(魔搭),將多樣化的模型以一種完全開源的方式呈現給開發者們;從需求的角度出發,提供開放服務平台OpenMinD,通過標準的API服務,簡單方便地將模型嵌入實際應用當中。與此同時,隨着AI的工程化、規模化,阿里靈傑始終致力於讓整個AI開發的鏈路變得更加簡單,實現開發效率的提升,以及模型部署和服務的成本降低。賈揚清提到,“我們希望通過雲的標準服務平台,能夠使得這些應用都變得更加簡單。讓大家能夠更好的用好雲。”

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(圖:標準、開放,為AI開發者提供好工具)

阿里靈傑持續將核心技術能力共享給社會各界的開發者們,促使開源社區更好的迭代,並且從開發者們的不同需求出發,持續做出創新。現如今,阿里靈傑AI平台支撐超過100萬的開發者,AI服務每日調用次數超1萬億次,提供過萬個AI模型服務。在未來,阿里靈傑也將持續通過AI開源,通過平台化、工程化的方式,和開源社區一起,實現AI與業務的融合,共同構建AI更加燦爛的明天。

阿里靈傑 AI 平台年度新發布

聚焦阿里靈傑的AI能力,阿里雲智能AI產品總監黃博遠帶來了一系列新功能發佈。黃博遠介紹,PAI提供從數據準備、模型開發、到模型部署、訓練的全流程平台能力,為廣大開發者帶來更優的使用體驗,更快的系統性能,更低的使用成本。此次產品升級主要是4個方面:

  1. 大數據+AI一體化平台。提供了數據準備、模型開發、模型部署、到上線的調優、應用、監控等一些列能力,高效完成模型開發全流程。PAI-DSW集成大數據能力,支持大數據生態無縫接入;異構資源一站式管理,提升利用率。
  2. 發佈 DSW Gallery多場景使用案例,集成阿里內部最佳實踐,實現“手把手打造AI應用”。內置代碼和數據模版,輕鬆構建業務流程,高效實現業務在平台上的落地。
  3. PAI無縫對接模型即服務共享平台ModelScope,提供300多個成熟模型便於檢索、使用,同時支持零門檻在線體驗。PAI-DSW集成ModelScope的鏡像,PAI-EAS提供完全對接雲化的彈性推理服務,可直接實現模型的拉起。
  4. PAI積極擁抱開源生態,通過機器學習PAI平台的雲原生的一系列開發工具,支持用户自定義鏡像;持續參與開源項目,如Flink、Spark等;除開源技術外,持續在核心技術領域做出建設,如編譯優化、分佈式訓練、異構調度等。

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(圖:阿里雲機器學習PAI,服務開發者的一站式平台)

DSW Gallery 多場景使用案例

機器學習平台PAI今年發佈了DSW Gallery 多場景使用案例,為開發者們呈現基於Notebook的全新AI開發體驗,幫助開發者們實現AI業務的落地加速以及建模環節更好的體驗效果。阿里雲智能高級產品經理馬渝澤提出,在實際業務中,算法工程師們往往在讀取數據、任務管理、環境管理等環節耗費的時間遠超於構建模型本身。DSW Gallery是使用PAI的有效指引,可通過Notebook的形式,直接使用PAI的各個組件,幫助開發者快速熟悉雲原生下的AI研發流程。同時,DSW Gallery為廣大AI開發者提供來自各個行業和技術方向的豐富案例和解決方案,可進行案例的預覽、快速啟動,支持將案例修改為適合實際業務的使用場景。有效提升開發效率和質量,快速完成模型構建和訓練。同時,友達光電Principal Architect Clark Chang也表示,在實際應用當中,DSW Gallery可一步到位實現AI方案的落地,免於篩選算法、環境配置、運維管理等宂雜流程。

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阿里靈傑 MLOps 能力發佈

預訓練模型和開源模型社區降低了模型訓練的門檻,但整個機器學習過程仍然非常複雜,模型生產效率往往不高。阿里雲智能資深技術專家、機器學習PAI MLOps技術負責人羅義雲認為,在深度學習進入到大模型時代後,模型開發範式已被改變。機器學習平台PAI支持預訓練模型的開發和部署,以ModelScope上的文本生成預訓練模型為基礎,可通過PAI進行微調訓練,快速產生一個對聯生成模型,並部署成一個在線服務,高效完成一站式的模型開發和部署流程。

阿里靈傑始終積極擁抱開源生態,與開源共生,與開發者們同行。阿里雲智能資深算法專家、EasyCV、EasyNLP開源項目負責人黃俊表示,AI技術的飛速發展離不開開源社區的貢獻。產品擁抱開源的同時,也在持續技術貢獻開源。機器學習平台PAI作為AI工程化平台,持續將涵蓋了AI開發全鏈路的自研優秀技術反饋至開源社區,壯大開源社區的力量。

在電商領域,當前搜索引擎中AI模型無處不在,尤其在向量檢索、多模態搜索等細分方向中對AI模型重度依賴。阿里雲智能資深技術專家、阿里雲開放搜索研發負責人邢少敏通過一些實例展示如何在Opensearch中集成和應用AI模型的全流程,以及相應的業務價值。

阿里雲天池 英特爾創新大師杯全球 AI 極客挑戰賽 頒獎典禮

為探索CTR模型性能優化的方向,推動CTR模型訓練效率提升,啟動本次由阿里雲聯合英特爾主辦,阿里雲天池平台、機器學習PAI等組織機構承辦的 英特爾“創新大師杯”全球AI極客挑戰賽——DeepRec CTR模型性能優化賽。藉助本次大賽,在DeepRec中沉澱CTR模型新的優化思路和優化方向,共享經驗成果,指導和推動實際工業實際場景中點擊率預估模型的訓練效率的提升。

經過數月徵集和評選,“英特爾創新大師杯”頒獎典禮也在此次峯會舉辦。阿里雲智能資深技術專家、DeepRec開源項目負責人李永為獲獎者們頒獎。

正如賈揚清所言,AI始終在一個又一個創新的巔峯後,帶來更多的驚喜。阿里靈傑持續夯實AI能力體系,與開發者們一路同行,一起實現AI創新應用的加速落地,共同探索AI落地產業的範式升級。未來,阿里靈傑將繼續促進AI產業的蓬勃發展,攜手廣大開發者們在雲上共創增長新曲線。

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