阿里云機器學(xué)習(xí)與PAIDSW,阿里云機器學(xué)習(xí)云服務(wù)器-ESG跨境

阿里云機器學(xué)習(xí)與PAIDSW,阿里云機器學(xué)習(xí)云服務(wù)器

阿里云機器學(xué)習(xí)與PAIDSW

經(jīng)過20年的快速發(fā)展，阿里經(jīng)濟體已經(jīng)組建了一個龐大的商業(yè)生態(tài)圈，并在支付、云計算、本地生活服務(wù)等行業(yè)保持互聯(lián)網(wǎng)巨頭地位。2020財年交易額突破1萬億美元，全球第一家；阿里云支撐了2019年雙11期間峰值54.4萬筆/秒、單日數(shù)據(jù)處理量達到970PB的世界級的流量洪峰，成為業(yè)界第一個實現(xiàn)此壯舉的云計算公司。

阿里云機器學(xué)習(xí)平臺正是伴隨著這樣龐大而復(fù)雜的阿里經(jīng)濟體業(yè)務(wù)成長起來的。下面我們將帶著大家掀開阿里云機器學(xué)習(xí)技術(shù)大圖的一角，看看阿里云機器學(xué)習(xí)，特別是機器學(xué)習(xí)工程上的發(fā)展、沉淀和創(chuàng)新。

阿里云機器學(xué)習(xí)技術(shù)大圖

我們從用戶和技術(shù)的兩個角度來梳理阿里云機器學(xué)習(xí)的技術(shù)體系大圖。從用戶的角度來說，根據(jù)使用機器學(xué)習(xí)的深度不同，在云棲大會上，我們展示了飛天AI平臺的技術(shù)分層關(guān)系：

（注：不是一個完整的產(chǎn)品列表，而是一些核心的樣例）

從技術(shù)的角度說，機器學(xué)習(xí)從算法到底層的硬件，都涉及到不同的技術(shù)方向。下面是我們對于核心技術(shù)能力上的一個總體描述：

每個技術(shù)方向上都形成各自的布局和沉淀，接下來我們會重點講述作為機器學(xué)習(xí)重要組成部分的工程能力體系建設(shè)。

阿里云機器學(xué)習(xí)工程能力體系

阿里云在機器學(xué)習(xí)工程體系建設(shè)上，也經(jīng)歷了各領(lǐng)域業(yè)務(wù)需求驅(qū)動和技術(shù)驅(qū)動分階段螺旋式遞進上升的過程。由最初的通過傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)價值的粗加工，到今天以深度學(xué)習(xí)為主、支撐各類“行業(yè)大腦”解決方案的人工智能工程體系。

阿里云的機器學(xué)習(xí)工程能力體系建設(shè)始終圍繞著更高效的融合人工智能三要素（算法、數(shù)據(jù)、算力）進行展開，即追求不斷提升整個工程體系中的計算效率、數(shù)據(jù)效率以及工程效率，從而能夠更好的支撐阿里經(jīng)濟體各方面業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需求，并通過阿里云對外進行技術(shù)輸出，推動人工智能領(lǐng)域的技術(shù)變革，產(chǎn)生更大的社會效益，實現(xiàn)普惠人工智能。

經(jīng)過多年的發(fā)展創(chuàng)新，阿里云在AI托管平臺技術(shù)層進行了系統(tǒng)性的建設(shè)，極大提升了算法研發(fā)、共享、部署、輸出的效率，在此基礎(chǔ)上沉淀出多個具有用戶粘性和場景差異化的開發(fā)平臺，這里我們選取阿里云機器學(xué)習(xí)PAI(Platform of Artificial Intelligence)作為代表來著重來介紹。

PAI是一款覆蓋機器學(xué)習(xí)全流程的一站式機器學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)品，集數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、自動調(diào)參、模型訓(xùn)練、在線預(yù)測為一體，為用戶提供低門檻、高性能的云端機器學(xué)習(xí)服務(wù)。

PAI相關(guān)技術(shù)脫胎于阿里集團內(nèi)數(shù)十個BU的上千個業(yè)務(wù)體系，沉淀了大量的覆蓋各個領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)分布式算法、框架、平臺等，同時也在不斷完善和擴充機器學(xué)習(xí)生態(tài)。

阿里云機器學(xué)習(xí)PAIDSW

作為在AI戰(zhàn)線上辛勤耕耘的算法工作者，你是否也常常遇到下面的情形：

算法需要運行在GPU上，可是長時間申請不到GPU機器，只能干著急。

終于GPU機器申請到了，卻不能馬上開始使用，需要先安裝GPU驅(qū)動和各種依賴等等，感覺有些浪費時間。

好不容易機器環(huán)境弄好了，可當(dāng)某天更新算法代碼后變得很慢，排查半天才發(fā)現(xiàn)是GPU驅(qū)動需要升級補丁，很是無奈。

生產(chǎn)環(huán)境機器網(wǎng)絡(luò)隔離，在線上要debug代碼，只能使用GDB在命令行進行，開發(fā)效率大大降低。

在本地采用PyCharm這樣的IDE開發(fā)好代碼，而數(shù)據(jù)在生產(chǎn)環(huán)境，不允許下載，只能把代碼拷貝到線上機器運行，發(fā)現(xiàn)問題后，又得回到本地修改調(diào)試后再來一遍，非常不便。

PAI Studio采用圖形化拖拽式，像搭積木一樣分分鐘就構(gòu)建一個完整的工作流，很炫酷。但想要定制發(fā)布自己的組件時，卻不知從何下手。

在長期與算法工程師同學(xué)溝通合作的過程中，我們發(fā)現(xiàn)了算法工程師面臨的這些問題。提升機器學(xué)習(xí)工程效率，降低人工智能使用門檻，急需一個簡單、輕量、好用的工具平臺，從而讓算法工程師更加專注于模型設(shè)計本身。PAI DSW（Data Science Workshop）就是PAI團隊為解決算法工程師的以上痛點，新推出的一款云端機器學(xué)習(xí)開發(fā)IDE。

PAIDSW集成了Jupyterlab、WebIDE等多種開源項目，在阿里巴巴集團內(nèi)上百個BU和上千名工程師的打磨之下性能和功能上都進行了一定的調(diào)優(yōu)。數(shù)據(jù)上打通了ODPS等多個數(shù)據(jù)源，方便用戶在構(gòu)建模型的時候免去重新構(gòu)建數(shù)據(jù)管道的工作。同時，在深度學(xué)習(xí)上，PAIDSW內(nèi)置了Tensorboard，可以通過簡單的拖拽的方式來幫助深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者更好的完成深度學(xué)習(xí)場景下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模。下圖展示了DSW在機器學(xué)習(xí)平臺PAI產(chǎn)品架構(gòu)中的位置：

（DSW在機器學(xué)習(xí)平臺PAI產(chǎn)品架構(gòu)中的位置）

簡單來說，PAIDSW可以實現(xiàn)多實例、多環(huán)境，GPU/CPU資源、JupyterLab、WebIDE以及全屏使用Terminal無干擾工作。目前PAIDSW已經(jīng)向所有阿里云的用戶免費開放了探索者版，只需要登陸阿里云然后打開https://dswdev.data.aliyun.com/#/即可即刻開始云上數(shù)據(jù)科學(xué)之旅。本書后面兩個章節(jié)將詳細介紹如何使用PAIDSW這一簡單好用的工具。

特別聲明：以上文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點，不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關(guān)于作品內(nèi)容、版權(quán)或其它問題請于作品發(fā)表后的30日內(nèi)與ESG跨境電商聯(lián)系。