人工智能平台 PAI(原机器学习平台)

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,提供包含数据集管理、算力管理、模型工具链、模型开发、模型训练、模型部署、AI资产管理在内的功能模块,内置100+种大模型最佳实践,为用户提供高性能、高稳定、企业级的大模型工程化能力。
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智算服务 PAI-灵骏全新升级

面向大规模深度学习及融合智算场景的PaaS平台产品,支持公共云Serverless版、单租版以及混合云产品形态,一站式提供AI工程化全流程平台及软硬一体联合优化的异构融合算力。
丰富的灵骏产品形态
公共云Serverless版
Serverless平台产品,一键快速拉起AI计算任务,复杂异构系统自动运维,轻松管理。与云上的计算、存储、网络等各类产品无缝衔接。
公共云单租版
云上建立客户专属集群,单个客户独享一套AI平台和运维服务。便捷运营管理,云产品互通,使用云上标准的计算、存储、网络服务。
飞天混合云版
支持混合云标准架构,提供完整的计算、网络、存储、账号(ASCM),标准SDK/OpenAPI,物理资源独立部署,支持服务商基于客户场景构建业务。

产品规格

新客户限量免费试用DSW、DLC、EAS三款产品

人工智能平台 PAI产品功能

人工智能平台 PAI是面向开发者和企业的AI工程化平台,提供了覆盖数据准备、模型开发、模型训练、模型部署的全流程服务。
数据准备
在数据准备阶段,PAI-iTAG 提供智能化数据标注服务,支持图像、文本、视频、音频等不同类型数据标注,支持多模态数据标注;提供丰富的标注内容组件和题目组件,用户可以直接使用平台预置的标注模板,也可以自定义模板进行数据标注。同时提供全托管的数据标注外包服务。
模型开发
在模型开发阶段,可通过PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-QuickStart 三款工具来完成建模。
可视化建模 PAI-Designer
提供低代码开发环境,内置100+成熟的机器学习算法,通过拖拉拽完成建模,帮助用户实现低代码开发人工智能相关服务。进一步了解 PAI-Designer
交互式建模 PAI-DSW
提供交互式编程环境,内置JupyterLab、WebIDE及Terminal,提供底层Sudo权限,开放灵活。进一步了解 PAI-DSW
零代码建模 PAI-QuickStart
集成了LLM、AIGC、CV、NLP等领域丰富的预训练模型,基于预训练模型进行零代码的模型开发,快速上手使用AI能力。立即使用PAI-QuickStart
模型训练
在模型训练阶段,可通过PAI-DLC发起大规模的分布式训练任务;按照使用场景和算力类别,可以分为使用灵骏智算支持大模型的训练任务,和使用阿里云通用算力节点支持通用的训练任务。
PAI-DLC on 灵骏智算资源
基于软硬件一体优化技术,超大规模分布式深度学习任务运行,具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。支持公共云Serverless版、单租版等形态,提供AI工程化全流程平台及软硬一体的异构融合算力。进一步了解智算服务 PAI-灵骏
PAI-DLC on 通用计算资源
基于阿里云通用计算(e.g. ECS、EGS、ECI)的训练平台,支持TensorFlow、PyTorch、MPI等多种训练框架,具备灵活、稳定、易用等特点。进一步了解 PAI-DLC
模型部署
在模型部署阶段,PAI-EAS提供在线预测服务,PAI-Blade提供推理优化服务。
模型在线服务 PAI-EAS
支持用户将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用。适用于实时推理、异步推理、离线推理等多种场景。进一步了解 PAI-EAS
通用推理加速器 PAI-Blade
Blade的所有优化技术均面向通用性设计,可以应用于不同的业务场景,通过模型系统联合优化,使模型达到最优推理性能。进一步了解 PAI-Blade
AI资产管理
PAI支持用户对模型、数据集、镜像等重要的AI生产资料及开发产出进行全生命周期管理,并提供AI资产共享、训练效果横向比对、异常问题回溯等能力,实现AI开发及应用过程的降本增效。
AI加速服务
PAI-ACC AI加速服务是阿里云人工智能平台PAI的提供的AI加速引擎,为企业提供训练加速和推理加速的能力。通过数据集加速、计算加速、优化算法、调度算法和资源优化技术等多种手段,提高AI训练和推理的速度、易用性和稳定性,极大提升AI计算的效率。
一站式AIGC设计平台
PAI-ArtLab是人工智能平台PAI为设计专业人士打造的AIGC智能设计工具,支持云端Stable Diffusion、Kohya等主流文生图与模型训练应用,提供数据集管理、模型管理、模型训练、AI绘图等AIGC全场景能力。支持AI绘画教学,多账号统一管理和授权等企业级能力。

产品架构

人工智能平台 PAI是面向开发者和企业的云原生机器学习/深度学习工程平台,服务覆盖AI开发全链路,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件。
产品优势
简单易用
封装140+机器学习算法,支持低代码模型训练和一键部署。
高性能
支持高维稀疏数据场景,支持超大规模样本模型加速训练。
低成本
支持CPU/GPU混合调度,云原生弹性伸缩,计费灵活。
丰富的行业插件
提供多场景插件及方案,帮助企业快速构建业务应用。
相关产品

应用场景

文图生成
智能推荐
用户增长
端侧超分
智能货柜
智能文创
金融量化科学计算
智能客服
内容风控
Diffusion文图生成解决方案
PAI在文图生成领域,提供了端到端、轻量化的纯白盒解决方案。您可以直接使用PAI提供的默认模型,在PAI上进行部署推理,实现具体业务场景的文图生成功能。您也可以快速自定义构建文图生成模型,快速生成输入文本对应的图像,服务于下游各种AI创意应用场景。
能够解决
AI创意图像生成
支持快速生成符合文本描述的、各种风格的图像。
定制化模型微调
根据自有业务场景,选择性地进行模型调优和线上部署。
轻量化应用构建
快速构建文图生成应用的完整链路。
推荐搭配使用
场景及方案介绍
PAI平台结合业务场景,提供从召回到排序的全链路推荐白盒化智能推荐解决方案,可以赋能客户自己掌握推荐业务的全部核心技术环节。另外也提供了GraphSage、MultiTower、DIN等业内经典推荐类算法。可以在10天左右,帮助客户构建深度贴合业务的企业级推荐解决方案。
能够提供
提高内容推荐精度
降低人工推荐的不稳定性
与业务深度融合、全链路打通,快速构建
推荐搭配使用
场景及方案介绍
PAI平台用户增长解决方案,结合业务场景,通过提供成熟的算法组件模式,帮助客户在一周左右,快速实现流失用户召回、沉默用户激活、买量价差、用户流失预警、用户LTV管理等能力,并实现客户自主掌握全部技术细节。
能够提供
流失用户召回
降低人工策略不稳定性
降低营销成本
推荐搭配使用
场景及方案介绍
通过在手机端内嵌超分模型,将低清晰度视频实时自动转换成高清晰度,从而提升用户体验并节约CDN、转码等服务成本
能够提供
数据源
基于海量开源视频和图像数据生成Base模型,也可以基于用户提供的数据进行模型Finetune
模型训练
通过机器学习平台PAI进行模型训练,并且进行模型训练过程中的超参自动优化
模型评估及测试
效果,稳定性与功耗在大量真实业务场景中打磨验证
模型部署
自动实现模型和MNN框架兼容性适配工作,完成模型在手机侧的部署
推荐搭配使用
智能货柜商品分析解决方案
针对智能货柜商品分析场景,存在的SKU更新频繁、服务上线标注量大等问题。针对这些问题,阿里云机器学习PAI平台提供一套基于计算机视觉检测算法的商品分析解决方案,仅需准备少量真实柜面测试图片(10~20张)与图片标注结果和待上架商品的相关环拍信息,就可以快速更新的商品分析服务。
能够解决
功能支持
高精度的商品陈列定位和分析,包括商品统计,分层分析,空位分析, 支持扩展商品类目。
定制化模块支持
根据自由业务场景,选择性的支持模型调优和部署。
推荐搭配使用
智能文创解决方案
PAI在智能文本创作领域,提供了端到端,多样化的纯白盒解决方案,支持不同量级的模型结构,目前已支持中文新闻标题生成、文案生成、问题生成、作文生成和古诗生成等功能。您可以根据不同的需求快速自定义构建各种类型的智能文创模型,针对不同的文本输入进行快速创作型应用,服务于文本创作场景需求。
能够解决
多类型任务支持
支持文本摘要、新闻标题生成模型构建,并持续扩展功能池。
定制化模块构建
根据自有业务场景,选择性地进行模型调优和线上部署。
推荐搭配使用
场景及方案介绍
大量的金融量化数据在大规模计算上,常常遇到性能瓶颈。PAI平台金融量化科学技术最佳实践将为大家带来如何基于PAI-DSW、Mars和PAI-Eflops进行大规模科学计算的加速方案。
能够解决
环境管理困难
本地化自建策略研发平台容易导致环境不一致
资源分配复杂
任务资源分配不均导致资源抢占
策略回测麻烦
任务资源分配不均导致资源抢占
推荐搭配使用
场景及方案介绍
PAI提供智能客服对话系统领域,端到端的纯白盒一体化解决方案。客户只需要准备好自己相关领域的FAQ(常见问题)和知识图谱数据,就可以自定义地搭建从算法构建到模型部署的人工智能流程,快速实现对应领域的智能客服业务系统,降低人力开销及新人业务学习成本。
能够提供
纯白盒
可根据您自己的业务场景,自定义构建智能客服业务系统。
端到端
从数据准备到模型部署推理,提供全链路的系统构建流程。
有据可依
所有的回答都有依据,避免纯深度学习方案的不可解释性。
鲁棒可控
系统任何地方出现问题,都有相应的异常处理与分析应对机制。
推荐搭配使用
场景及方案介绍
PAI在内容风控领域,提供端到端、轻量化的纯白盒解决方案。您可以针对自己的业务场景,基于PAI提供的预训练模型构建端到端的风控系统,从而识别出高风险内容。
能够提供
轻量化
端到端快速构建文本和图像内容风控系统
定制化
根据自有业务场景,定制化白盒方案构建风控系统
降低成本
降低人工内容审核成本
推荐搭配使用
模型训练加速
支持用户快速搭建针对Transformer模型训练加速的流程,大幅度提升模型训练吞吐或收敛的速度,优化硬件资源消耗。
Blade 通用推理加速
结合多种优化技术,对训练完成的模型进行优化,从而达到最优的推理性能。同时,提供的C++ SDK可以部署优化后的模型推理,帮助用户快速将模型应用于生产。
通用文本打标
内置默认模型可直接进行部署推理,构建具体业务场景的文本打标系统;同时支持自定义构建文本打标模型,识别不同类型的文本标签,服务于推荐等其他业务应用。
通用视频打标
支持不同量级的模型结构,视频帧输入和文+视频的多模态输入形式,单标签和多标签的输出形式。根据不同的需求快速自定义构建各种类型的视频打标模型,快速从视频数据中识别各种类型的视频标签,服务于下游推荐或其他应用场景。
图像检索
PAI在相似图像匹配和图像检索领域,提供了端到端、轻量化的纯白盒解决方案。你只需准备原始的图像数据,无需标注就能快速自定义构建图像自监督模型。最后将模型在PAI上进行部署推理,实现具体业务场景的以图搜图系统。

客户案例

微博
PAI助力微博机器学习平台,为微博的热门微博/ Feed推荐等上层业务,提供模型训练能力。
中青看点
中青看点APP结合PAI智能推荐方案,新闻点击率CTR提升80%,提高新闻整体用户体感,平均每个用户在平台的停留时间提升了10分钟,大大提升用户粘性。
南瓜电影
南瓜电影APP和电视端都采用了PAI推荐方案,有效提升50%的视频推荐CTR预估模型准确率。
CSDN
在CSDN信息流推荐中使用PAI推荐方案,内容搜索推荐CTR提升80%。

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文档与工具