对于人工智能畛域而言，“AIGC”无疑是贯通 2022 年的热点。12 月 16 日，Science 杂志公布了 2022 年度迷信十大冲破，AIGC 赫然在列。以文生图，对话机器人等 AI 翻新利用的落地，引发一轮又一轮的全民狂欢热潮。AI 技术蓬勃发展，如何能力更好的实现 AI 翻新落地、迈向新的增长呢？AI 翻新的落地，离不开对数据计算剖析、模型开发部署、在线训练推理、利用开发运维等各种环节进行全周期治理。而这恰好是阿里灵杰——阿里云大数据+AI 一体化产品体系所善于和一直夯实的。
12 月 22 日，2022 阿里灵杰 AI 开发者峰会圆满闭幕。阿里巴巴团体副总裁、阿里云智能计算平台事业部高级研究员、达摩院零碎 AI 实验室负责人贾扬清等 9 位技术大咖亮相本次峰会，为宽广 AI 开发者解读阿里灵杰 AI 能力全景和开发者服务体系，并通过丰盛的场景化演示，出现全新的 AI 开发体验。
贾扬清：开源 + 工程化，为 AI 普惠提供土壤
阿里巴巴团体副总裁、阿里云智能计算平台事业部高级研究员、达摩院零碎 AI 实验室负责人贾扬清从 AIGC 这一话题切入，和大家独特探讨：在从工程或者平台的角度思考，怎么样来进一步反对 AI 的倒退，以及它可能和理论的业务联合，带来怎么的变动？
（图：阿里巴巴团体副总裁、阿里云智能计算平台事业部高级研究员、达摩院零碎 AI 实验室负责人贾扬清分享“开源 + 工程化：AI 普惠的土壤”）
在 AI 畛域，开源成为推动着 AI 一直向前倒退的能源，使得 AI 的翻新可能变得更加迅速。但仅有一个模型或开源的软件，并不足够，须要通过工程化的办法，利用明天计算机这个畛域所带来的长足的倒退。贾扬清认为，AI 工程化，能够被总结称为以下三个趋势：数据和算力的云原生化；调度和编程范式的规模化；开发和服务的标准化普惠化。
2022 年，阿里云和达摩院一起单干，构建并推出了两个平台。从供应的角度登程，推出模型服务共享社区 ModelScope（魔搭），将多样化的模型以一种齐全开源的形式出现给开发者们；从需要的角度登程，提供凋谢服务平台 OpenMinD，通过规范的 API 服务，简略不便地将模型嵌入理论利用当中。与此同时，随着 AI 的工程化、规模化，阿里灵杰始终致力于让整个 AI 开发的链路变得更加简略，实现开发效率的晋升，以及模型部署和服务的老本升高。贾扬清提到，“咱们心愿通过云的规范服务平台，可能使得这些利用都变得更加简略。让大家可能更好的用好云。”
（图：规范、凋谢，为 AI 开发者提供好工具）
阿里灵杰继续将核心技术能力共享给社会各界的开发者们，促使开源社区更好的迭代，并且从开发者们的不同需要登程，继续做出翻新。现如今，阿里灵杰 AI 平台撑持超过 100 万的开发者，AI 服务每日调用次数超 1 万亿次，提供过万个 AI 模型服务。在将来，阿里灵杰也将继续通过 AI 开源，通过平台化、工程化的形式，和开源社区一起，实现 AI 与业务的交融，独特构建 AI 更加璀璨的今天。
阿里灵杰 AI 平台年度新公布
聚焦阿里灵杰的 AI 能力，阿里云智能 AI 产品总监黄博远带来了一系列新性能公布。黄博远介绍，PAI 提供从数据筹备、模型开发、到模型部署、训练的全流程平台能力，为宽广开发者带来更优的应用体验，更快的零碎性能，更低的应用老本。此次产品升级次要是 4 个方面：
- 大数据 +AI 一体化平台。提供了数据筹备、模型开发、模型部署、到上线的调优、利用、监控等一些列能力，高效实现模型开发全流程。PAI-DSW 集成大数据能力，反对大数据生态无缝接入；异构资源一站式治理，晋升利用率。
- 公布 DSW Gallery 多场景应用案例，集成阿里外部最佳实际，实现“手把手打造 AI 利用”。内置代码和数据模版，轻松构建业务流程，高效实现业务在平台上的落地。
- PAI 无缝对接模型即服务共享平台 ModelScope，提供 300 多个成熟模型便于检索、应用，同时反对零门槛在线体验。PAI-DSW 集成 ModelScope 的镜像，PAI-EAS 提供齐全对接云化的弹性推理服务，可间接实现模型的拉起。
- PAI 踊跃拥抱开源生态，通过机器学习 PAI 平台的云原生的一系列开发工具，反对用户自定义镜像；继续参加开源我的项目，如 Flink、Spark 等；除开源技术外，继续在核心技术畛域做出建设，如编译优化、分布式训练、异构调度等。
（图：阿里云机器学习 PAI，服务开发者的一站式平台）
DSW Gallery 多场景应用案例
机器学习平台 PAI 往年公布了 DSW Gallery 多场景应用案例，为开发者们出现基于 Notebook 的全新 AI 开发体验，帮忙开发者们实现 AI 业务的落地减速以及建模环节更好的体验成果。阿里云智能高级产品经理马渝泽提出，在理论业务中，算法工程师们往往在读取数据、工作治理、环境治理等环节消耗的工夫远超于构建模型自身。DSW Gallery 是应用 PAI 的无效指引，可通过 Notebook 的模式，间接应用 PAI 的各个组件，帮忙开发者疾速相熟云原生下的 AI 研发流程。同时，DSW Gallery 为宽广 AI 开发者提供来自各个行业和技术方向的丰盛案例和解决方案，可进行案例的预览、疾速启动，反对将案例批改为适宜理论业务的应用场景。无效晋升开发效率和品质，疾速实现模型构建和训练。同时，友达光电 Principal Architect Clark Chang 也示意，在理论利用当中，DSW Gallery 可一步到位实现 AI 计划的落地，免于筛选算法、环境配置、运维治理等繁杂流程。
阿里灵杰 MLOps 能力公布
预训练模型和开源模型社区升高了模型训练的门槛，但整个机器学习过程依然非常复杂，模型生产效率往往不高。阿里云智能资深技术专家、机器学习 PAI MLOps 技术负责人罗义云认为，在深度学习进入到大模型时代后，模型开发范式已被扭转。机器学习平台 PAI 反对预训练模型的开发和部署，以 ModelScope 上的文本生成预训练模型为根底，可通过 PAI 进行微调训练，疾速产生一个对联生成模型，并部署成一个在线服务，高效实现一站式的模型开发和部署流程。
阿里灵杰始终踊跃拥抱开源生态，与开源共生，与开发者们同行。阿里云智能资深算法专家、EasyCV、EasyNLP 开源我的项目负责人黄俊示意，AI 技术的飞速发展离不开开源社区的奉献。产品拥抱开源的同时，也在继续技术奉献开源。机器学习平台 PAI 作为 AI 工程化平台，继续将涵盖了 AI 开发全链路的自研优良技术反馈至开源社区，壮大开源社区的力量。
在电商畛域，以后搜索引擎中 AI 模型无处不在，尤其在向量检索、多模态搜寻等细分方向中对 AI 模型重度依赖。阿里云智能资深技术专家、阿里云凋谢搜寻研发负责人邢少敏通过一些实例展现如何在 Opensearch 中集成和利用 AI 模型的全流程，以及相应的业务价值。
阿里云天池“英特尔翻新大师杯寰球 AI 极客挑战赛”颁奖典礼
为摸索 CTR 模型性能优化的方向，推动 CTR 模型训练效率晋升，启动本次由阿里云联结英特尔主办，阿里云天池平台、机器学习 PAI 等组织机构承办的 英特尔“翻新大师杯”寰球 AI 极客挑战赛——DeepRec CTR 模型性能优化赛。借助本次大赛，在 DeepRec 中积淀 CTR 模型新的优化思路和优化方向，共享教训成绩，领导和推动理论工业理论场景中点击率预估模型的训练效率的晋升。
通过数月征集和评比，“英特尔翻新大师杯”颁奖典礼也在此次峰会举办。阿里云智能资深技术专家、DeepRec 开源我的项目负责人李永为获奖者们颁奖。
正如贾扬清所言，AI 始终在一个又一个翻新的巅峰后，带来更多的惊喜。阿里灵杰继续夯实 AI 能力体系，与开发者们一路同行，一起实现 AI 翻新利用的减速落地，独特摸索 AI 落地产业的范式降级。将来，阿里灵杰将持续促成 AI 产业的蓬勃发展，携手宽广开发者们在云上共创增长新曲线。
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