2025
10 月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-10-17 | Lingjun AI Computing Service GU7 シリーズは 570 ドライバーをサポートするようになりました。 | Lingjun AI Computing Service GU7 シリーズは 570 ドライバーをサポートするようになりました。GU7 シリーズの PAI トレーニングサービスは、530、550、570 などの複数のドライバーをサポートします。タスクを送信する際に、再インストールすることなく異なるドライバーを選択できます。この機能は、Serverless プラットフォームの機能を最大限に活用して、最適なユーザーエクスペリエンスを提供します。 | |
2025-10-17 | PAI-EAS 上での Dify のシナリオベースのデプロイメントがリリースされました。 | Dify は、大規模言語モデル (LLM) アプリケーション向けのオープンソース開発プラットフォームです。開発者、企業、および非技術者が、生成 AI に基づくアプリケーションを迅速に構築、デプロイ、管理するのに役立ちます。ワンクリックで EAS 上に Dify プラットフォームのオープンソースバージョンをデプロイできます。これにより、WebUI と関連する API 呼び出しを使用して、生成 AI ベースのアプリケーションを迅速に構築、デプロイ、管理できます。 | |
2025-10-17 | DSW インスタンスのライフサイクル全体にわたるイベントのメッセージ通知がサポートされるようになりました。 | 1. ワークスペース管理者は、「ワークスペース設定 > イベント通知」でメッセージ通知ルールを設定できます。インスタンスのステータス、イメージの保存ステータス、および DingTalk、ショートメッセージ、電話、WeCom などの通知ターゲットを選択します。 2. 通知ルール内のステータスイベントが発生すると、リアルタイムのメッセージ通知が届き、迅速な対応が可能になります。 | |
2025-10-17 | モデル蒸留機能がリリースされました。 | この機能は、PAI が自己開発した EasyDistill アルゴリズムライブラリを使用して、製品化されたモデル蒸留を提供します。蒸留を通じて、大規模な教師モデルの能力を小規模な生徒モデルに転送します。また、非推論モデルの命令データや推論モデルの思考連鎖データなど、蒸留データのオンライン合成もサポートします。これにより、小規模モデルが特定のタスクで大規模モデルのパフォーマンスに近づくか、または同等になり、モデルのパフォーマンスを向上させ、デプロイメントコストを削減できます。 |
9 月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-09-19 | ArtLab が Design Agent をリリースしました。 | 自然言語の命令を使用して、高品質の画像生成、ビデオ制作、および詳細な画像編集を簡単に完了できます。これにより、創造的な表現の障壁が大幅に低減されます。 自然言語の創造力を解き放ち、AIGC デザインワークフローを再定義します。 | |
2025-09-19 | EAS の計算能力検出およびフォールトトレランス機能がリリースされました。 | EAS の計算能力検出およびフォールトトレランス機能は、推論に関与するリソースを包括的に検査します。障害のあるノードを自動的に隔離し、バックグラウンドの自動 O&M プロセスをトリガーします。これにより、サービス推論の初期段階で問題が発生する可能性を効果的に低減し、推論デプロイメントの成功率を向上させます。 | |
2025-09-17 | データ開発が PAI Flow ノードの直接実行をサポートするようになりました。 | PAI Flow は、エンドツーエンドの機械学習ワークフロー開発機能を提供します。Platform for AI (PAI) のビジュアルモデリング Designer と同じワークフロー機能を提供し、ワークフローを定期的にスケジュールできます。 |
8 月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-08-25 | EAS はエキスパート並列 (EP) デプロイメントをサポートします。 | EAS は、DeepSeek-R1 などの Mixture-of-Experts (MoE) モデルのエキスパート並列 (EP) デプロイメントを実装しました。vLLM や SGLang などの推論エンジンをサポートし、お客様がハードウェアの制限を克服し、リソース使用率を向上させ、システムスループットを向上させることを可能にします。 | |
2025-08-15 | モデル評価センター v1.0 がリリースされました。 | このすぐに使える機能を使用して、コード開発なしでエンドツーエンドのモデル評価パイプラインを完了します。モデルの機能がビジネスシナリオに適しているかどうかを迅速に評価します。 | |
2025-08-13 | AI リソースグループ (Lingjun AI Computing Service) は、従量課金と節約プランをサポートするようになりました。 | AI リソースグループ (Lingjun AI Computing Service) は、従量課金の購入をサポートするようになりました。節約プランと組み合わせると、この機能はサブスクリプション期間に基づいて割引を自動的に適用します。1 年、3 年、5 年など、サブスクリプションが長いほど割引が大きくなります。これにより、ユーザーはより柔軟でコスト効率の高い方法でリソースを使用できます。 | |
2025-08-13 | DLC 上の DataJuicer が正式にリリースされました。 | DLC は DataJuicer フレームワークタスクの送信をサポートします。複数のオペレーター (100 以上)、複数のスケール (シングルノードおよびマルチノード)、および高可用性 (自己修復) を使用して、大規模なデータのクリーニング、フィルタリング、変換、および拡張を効率的に実行します。これにより、大規模モデルシナリオ向けのテキストおよびマルチモーダルデータ処理機能が実現します。 | |
2025-08-11 | DLC 自己開発の Custom タスク (v1.0) が正式にリリースされました。 | DLC 自己開発の分散フレームワークである Custom は、PAI スケジューリングポリシーと自己修復機能をサポートします。また、カスタムロール、成功ポリシー、拡張ポートなどの高度な機能も提供します。これにより、大規模モデルの事後トレーニングや自動運転など、さまざまなビジネスシナリオのコンピューティング需要に対応します。 | |
2025-08-08 | モデル重みサービスがリリースされました。 | モデル重みサービスは、コールドスタートとスケールアウトの時間を大幅に短縮します。業界全体の課題である長いモデル読み込み時間に対処し、超大規模 LLM デプロイメントのパフォーマンスボトルネックを克服します。 | |
2025-08-07 | EAS が Prefill-Decode 分離機能をリリースしました。 | EAS は Prefill-Decode (PD) 分離機能をリリースしました。静的 PD 分離や動的 PD 分離などの複数のデプロイメントモードが含まれています。vLLM、SGLang、BladeLLM などのさまざまな推論エンジンをサポートし、お客様が推論レイテンシを削減するのに役立ちます。 |
7 月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-07-10 | DSW は分散開発およびデバッグ環境をサポートします。 | この機能は、分散タスクのデバッグと検証を支援し、より効率的な開発とトレーニングのワークフローを作成します。
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6 月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-06-10 | ArtLab は ComfyUI に基づく AIGC アプリケーションの構築と共有をサポートします。 | PAI-ArtLab は、エンタープライズレベルの AIGC アプリケーション機能をアップグレードします。 1. ComfyUI ワークフローに基づく AIGC アプリケーションのカスタム構築と公開をサポートします。 2. ArtLab プラットフォームから AIGC アプリケーションを、PC および H5 モバイルクライアント向けのすぐに使える AIGC アプリケーションとして共有します。 | |
2025-06-05 | データ開発は Platform for AI (PAI) Flow をサポートします。 | この機能は、ビッグデータ開発と AI プロダクトのエントリポイントを統一します。PAI Flow とビッグデータエンジンの間の深い統合を強化し、統合されたビッグデータと AI 開発を実現します。
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5月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-05-30 | QuickStart > モデルギャラリーがマレーシア (クアラルンプール) リージョンで開始されました。 | モデルギャラリーがマレーシア (クアラルンプール) リージョンで開始されました。モデルギャラリーは、さまざまなオープンソース AI コミュニティの高品質な事前学習済みモデルを統合しています。これにより、迅速に開始し、PAI を使用してモデルのトレーニングとデプロイを行うことができます。 |
4 月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-04-04 | イメージ管理がカスタムイメージの構築をサポートするようになりました。 | PAI はカスタムイメージ構築機能を正式に開始します。開発者や企業のお客様は、既存のイメージに基づいて依存関係を柔軟にインストールしたり、カスタム Dockerfile を使用してカスタムイメージを構築したりできます。イメージは自動的に ACR にプッシュされ、PAI プラットフォームに登録されます。これにより、パーソナライズされたカスタマイズのニーズに対応し、ローカルでの構築とアップロードの面倒なプロセスを排除します。 | |
2025-04-01 | DSW が米国 (バージニア) および米国 (シリコンバレー) で正式に開始されました。 | DSW は、米国 (バージニア) および米国 (シリコンバレー) リージョンで利用可能になりました。必要に応じてコンソールで使用できます。 |
3月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-03-28 | LangStudio 1.0 が正式にリリースされました。 | このバージョンでは、LangStudio 0.1 に基づいて次の機能が追加されています。 1. ナレッジベースの作成と管理: コンソールでナレッジベースを作成および同期し、アプリケーションフローの構築時に使用します。 2. PAI-DSW をアプリケーション開発環境として使用: アプリケーションフロー開発用に DSW ベースの Notebook および WebIDE 環境を提供します。 3. アプリケーションフローのパフォーマンス評価: 事前構築された評価テンプレートは、アプリケーションのオフラインパフォーマンス評価とオンラインサービスパフォーマンス評価をサポートします。 4. デプロイされたアプリケーションは会話履歴をサポート: クラウドデータベースまたはローカルストレージを会話履歴に使用し、履歴を管理およびエクスポートします。 | |
2025-03-28 | DSW は NAS データセットとストレージパスの動的マウントをサポートします。 | DSW は動的ストレージマウントをサポートします。インスタンスを再起動せずに NAS データセットをマウントまたはアンマウントできます。 | |
2025-03-28 | Deep Learning Containers (DLC) は ossfs を使用した OSS データソースのマウントをサポートします。 | Deep Learning Containers (DLC) は ossfs を使用した OSS データソースのマウントをサポートします。これにより、通常はシーケンシャルおよびランダム読み取り、シーケンシャル追加書き込みを伴う自動運転などの計算集約型タスクに対して、良好な OSS 読み取りおよび書き込みパフォーマンスが提供されます。 | |
2025-03-27 | AI 計算能力ノードのステータスがアップグレードされました。 | 計算能力ノードのステータスが最適化されました。スケジューリングを禁止する新しいステータスコードが追加され、ユーザーエクスペリエンスが向上しました。 | |
2025-03-19 | Deep Learning Containers (DLC) で Ray タスクを送信する際に、カスタムロールを使用できるようになりました。 | Deep Learning Containers (DLC) で Ray フレームワークタスクを送信する際に、Worker ロールをカスタマイズして、異種リソースのハイブリッド実行を有効にできます。 | |
2025-03-19 | リソースクォータは、指定されたノードのスケールアウトとスケールインをサポートします。 | リソースクォータのスケーリングは、ノードレベルの操作をサポートするようになりました。これにより、クォータ間の計算能力管理、再割り当て、および転送操作がより柔軟になります。 | |
2025-03-07 | PAI トレーニングサービスが米国 (シリコンバレー) で正式に開始されました。 | Deep Learning Containers (DLC) と AI リソースクォータが米国 (シリコンバレー) リージョンで利用可能になりました。リソースクォータとパブリックリソース (従量課金) を使用してトレーニングタスクを送信できます。 |
2月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-02-28 | Deep Learning Containers (DLC) でストレージインスタンス (NAS や CPFS など) をマウントする際に、アクセス制御リストを設定できるようになりました。 | Deep Learning Containers (DLC) で OSS、NAS、CPFS などの Alibaba Cloud ストレージインスタンスをマウントする際に、アクセス制御リストを設定できます。これにより、ストレージインスタンスの詳細な権限管理がサポートされます。 | |
2025-02-21 | AI スケジューリングエンジン v2.0 は、マルチレベルのタスクプリエンプションを実装します。 | PAI スケジューリングエンジンは、リソースクォータに基づいて、タスクレベルの分類 (トレーニング、推論、開発、優先度など) と動的優先度評価アルゴリズムを使用してプリエンプションメカニズムをトリガーします。これにより、優先度の高いタスクを迅速に実行できます。AIMaster のプリエンプティブロールバック技術と組み合わせることで、中断されたタスクは中間状態を自動的に保存してキューに入ります。その後、リソースが解放された後に再開が優先されます。これにより、リソースに制約のあるシナリオで効率的なスケジューリングが実現します。 | |
2025-02-10 | PAI-DLC で Alibaba Cloud ファイルストレージ (NAS や CPFS など) をマウントする際に、複数の接続 (nconnect) を設定できるようになりました。 | PAI Deep Learning Containers (DLC) 用に NAS や CPFS などの Alibaba Cloud ファイルストレージをマウントする際に、複数の接続 (nconnect) を設定できます。これにより、マウント接続数を詳細に制御し、複数のノードからの同時アクセスパフォーマンスを最適化し、大規模なトレーニングタスクの安定性を確保できます。 | |
2025-02-07 | EAS はマルチマシン分散推論をサポートします。 | Qwen-Max や DeepSeek などの超大規模 Mixture-of-Experts (MoE) モデルの登場により、単一のデバイスではその膨大な数のパラメーターを処理できなくなりました。これに対処するため、EAS はハードウェアの制限を克服し、超大規模モデルのデプロイメントと運用を効率的にサポートするマルチマシン分散推論ソリューションを導入しました。EAS 分散推論は、パイプライン並列処理、テンソル並列処理、データ並列処理など、さまざまな並列処理メソッドをサポートし、BladeLLM、vLLM、SGLang などの高性能推論エンジンフレームワークと互換性があります。 | 詳細については、「マルチマシン分散推論」をご参照ください。 |
1月
リリース日 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2025-01-21 | DLC はトレーニングタイムアウトアラートをサポートします。 | DLC はトレーニングタイムアウトアラートの設定をサポートします。お客様は、環境準備、キューイング、実行段階でトレーニングタスクのタイムアウトアラートルールをカスタマイズできます。ルールがトリガーされると、アラート通知が送信され、お客様が異常なトレーニングの進行状況を監視しやすくなります。 | |
2025-01-21 | DLC はトレーニングステータス通知をサポートします。 | DLC はトレーニングステータス通知のサブスクリプションをサポートします。キューイング、入札、環境準備、実行などの新しいステータスイベントが追加されます。これにより、お客様がトレーニングの進行状況を追跡しやすくなり、トレーニングサービスのメッセージ通知機能が強化されます。 | |
2025-01-20 | DLC でタスクを送信する際に、ストレージサービスを直接マウントできるようになりました。 | DLC でトレーニングタスクを送信する際に、送信フォームで異なるストレージインスタンスを直接選択できます。現在、OSS、汎用 NAS、Extreme NAS、汎用 CPFS、AI Computing CPFS など、さまざまな Alibaba Cloud ストレージインスタンスがサポートされています。これにより、参入障壁が低くなり、使用が簡素化されます。 | |
2025-01-20 | DLC 上の Ray はアイドルリソースの使用をサポートします。 | DLC はアイドルリソースを使用して Ray タスクを送信することをサポートします。これにより、お客様は単一のリソースセットで複数のタスクを実行でき、タスク間のリソース共有が可能になり、リソース使用率が向上します。 | 詳細については、「アイドルリソースを使用する」をご参照ください。 |
2025-01-20 | ArtLab が業界ツール機能をリリースしました。 | ArtLab は業界ツール機能をリリースしました。第 1 段階には、リアルな E コマース製品画像 (家電製品や家具)、企業スタイルのポスター生成、クリエイティブな履物デザインなどのアプリケーションが含まれます。今後も、より多くの事前構築済みアプリケーションが継続的に追加される予定です。 | |
2025-01-20 | ArtLab が AIGC アプリケーションゾーンをリリースしました。 | PAI-ArtLab は AIGC アプリケーションゾーンモジュールをリリースしました。ユーザーは、テキストから画像へ、画像から画像への生成などの操作のために ComfyUI ワークフローをカプセル化したオンラインアプリケーションを使用できます。これにより、AIGC 生産ツールの使用障壁が低くなり、サーバーレスサービスモデルを通じてユーザーコストが削減されます。 1. すぐに使える: ワンクリックでアプリケーションを開始でき、環境構成は不要です。 2. 企業スタイルのポスター生成や企業イベントのプロフィール写真作成など、エンタープライズレベルの AIGC アプリケーションが組み込まれています。 3. サーバーレスアプリケーションモード: GPU 推論中にのみ課金が発生するため、ユーザーコストが大幅に削減されます。 | |
2025-01-20 | モデルギャラリーはモデル推論アクセラレーションをサポートします。 | PAI-Model Gallery の事前学習済みモデルは、選択したインスタンスタイプに基づいて、サポートされている推論アクセラレーション機能 (vLLM や BladeLLM など) と一致させることができます。 | |
2025-01-16 | EAS が新しい BladeLLM 高性能デプロイメントサービスにアップグレードされました。 | PAI-EAS は BladeLLM のシナリオベースのデプロイメントをサポートし、LLM 推論の応答時間を短縮し、スループットを向上させます。 BladeLLM は PAI が独自に開発した推論エンジンで、効率的なランタイム、高性能なオペレーター実装、ハイブリッド量子化を提供します。PAI-EAS は BladeLLM と完全に統合され、高性能な LLM 推論サービスを開始します。事前構築済みモデルとカスタムモデルのデプロイメントをサポートし、モデル並列処理や投機的サンプリングなどの高度なオプションをワンクリックで有効にでき、効率的な LLM デプロイメントソリューションを提供します。 | 詳細については、「BladeLLM を使い始める」をご参照ください。 |
2025-01-02 | モデルギャラリーが中国 (香港) を含む複数のリージョンで正式に開始されました。 | PAI-Model Gallery は、LLM、CV、NLP、音声などの分野の事前学習済みモデルを統合しています。モデルトレーニング、モデル圧縮、モデル評価、モデルデプロイメントのためのワンストップのノーコード機能を提供します。 このサービスは現在、中国 (香港)、日本 (東京)、インドネシア (ジャカルタ)、ドイツ (フランクフルト)、米国 (バージニア) の新しいリージョンで利用可能です。 |
2024
12月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-12-23 | DLC 従量課金請求書でのジョブタイプの区別 | DLC トレーニングジョブは、従量課金ジョブとプリエンプティブジョブを区別するシステムタグ（キー:acs:pai:payType）をサポートしています。お客様は、従量課金ジョブをすばやく識別およびフィルタリングし、消費量と割引を確認できます。 | |
2024-12-16 | 機械学習デザイナーは大規模言語モデル（LLM）データ前処理コンポーネントのグループ化をサポート | 機械学習デザイナーは、複数の一連のデータ前処理ノード（DLC）を実行するためにグループ化することをサポートしており、ディスクへのデータの繰り返し書き込みや、分散タスクの開始と停止にかかる時間を回避することで、実行効率を向上させ、自動インテリジェント集約をサポートします。 | |
2024-12-16 | DLC は汎用計算リソースを使用するプリエンプティブジョブを起動 | PAI は、汎用計算リソースに基づくプリエンプティブジョブをサポートし、お客様により費用対効果の高い AI 計算能力を提供します。 | |
2024-12-10 | ドイツ（フランクフルト）で PAI トレーニングサービスを開始 | Deep Learning Containers（DLC）と AI リソースクォータは、ドイツ（フランクフルト）リージョンでご利用いただけます。リソースクォータと従量課金のパブリックリソースを使用するトレーニングジョブを送信できます。 | |
2024-12-09 | DLC ジョブステータスを v2.0 にアップグレード | リソースクォータに基づいて、「Queuing」と「PreAllocation」の状態が「Queuing」にマージされました。これにより、明確でシンプルなタスクステータス情報が提供され、使いやすさと理解度が向上します。 | |
2024-12-06 | DLC サニティチェックはカスタム項目をサポート | DLC サニティチェック機能は、計算パフォーマンスチェック、ノード通信チェック、計算と通信のクロスチェック、モデルシミュレーションチェックなど、15 以上の項目をサポートしています。これにより、計算能力とネットワークの障害が発生した場合のトラブルシューティング機能がさらに向上します。チェック項目は、ユーザーがビジネス要件に基づいて選択して、自己管理と制御を実現できるように公開されています。 |
11月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-11-20 | DSW が OSS データセットの動的マウントをサポート | 1. インスタンスを再起動せずに OSS データセットを動的にマウントまたはアンマウントできます。 2. シンプルな構成または 1 行のコードでデータセットをマウントまたはアンマウントできる、使いやすい SDK を提供します。 3. AI アセット (PAI パブリックデータセットまたはカスタムデータセット) からのデータセットの動的マウント、または OSS ストレージパスの直接マウントをサポートします。 | |
2024-11-20 | DSW インスタンスがカスタムアクセス構成をサポート | AIGC の急速な発展に伴い、さまざまな WebUI フレームワークとアプリケーション開発フレームワークが開発者の主流の選択肢となっています。ワンストップ AI 開発プラットフォームとして、PAI-DSW はカスタムサービスアクセス構成機能を提供します。アプリケーション開発中に、開発者は共同開発者とサービスを共有して、いつでも安全な方法でテストと検証を行うことができます。 |
10月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-10-17 | AI 汎用計算リソースグループが国際リージョンで L20 をサポート | PAI の AI 汎用計算リソースグループは、国際リージョンで L20（gn8is シリーズ）をサポートしています。 | |
2024-10-12 | DLC ジョブステータスが v1.0 にアップグレード | 計算能力タイプには、リソースクォータ、入札リソース、およびパブリック計算能力が含まれます。ビジネスモードには、サブスクリプション、入札、および従量課金が含まれます。ジョブレベルとインスタンスレベルで、EnvPreparing ステータスと Bidding ステータスが追加されます。Created、Queuing、および PreAllocation ステータスは簡素化されます。これにより、ジョブステータス情報がより明確で簡潔になり、使いやすさと理解しやすさが向上します。 | |
2024-10-11 | PAI-ArtLab で ComfyUI サーバーレスが利用可能に | ComfyUI サーバーレスは、ArtLab ツールボックスで使用できます。 ComfyUI を使用して、テキストから画像への生成または画像から画像への生成を実行できます。サーバーレスモードでは、コストが削減されます。モデルの推論に対してのみ課金されます。 | |
2024-10-10 | QuickStart が LLM の DPO と CPT をサポート | PAI Quick Start - モデルギャラリーは、より完全な LLM トレーニング機能を提供します。元の教師ありファインチューニング（SFT）に加えて、モデルギャラリーは Direct Preference Optimization（DPO）と Continued Pre-training（CPT）をサポートするようになりました。 |
9月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-09-29 | DSW が Tongyi Lingma を統合 | AI コーディングアシスタント Tongyi Lingma (Personal Edition) は DSW に統合されており、行レベルまたはメソッドレベルのコード生成、自然言語からコードへの変換、単体テスト生成、コメント生成、コードの説明、AI コーディングチャット、トラブルシューティングなどの機能を提供します。 ユーザーはインストールやログインなしでこの機能を使用でき、効率的でスムーズなコーディングを体験できます。 | |
2024-10-08 | PAI トレーニングサービスが中国 (香港) およびインドネシア (ジャカルタ) リージョンで利用可能 | Deep Learning Containers (DLC) および AI リソースクォータは、中国 (香港) およびインドネシア (ジャカルタ) リージョンで利用できます。 リソースクォータと従量課金制のパブリックリソースを使用するトレーニングジョブを送信できます。 |
8月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-11-11 | ジャッジモデル機能が正式リリース | PAI のジャッジモデルサービスは、Qwen2 に基づいてファインチューニングされた LLM をジャッジとして使用し、評価対象モデルからの応答をスコアリングします。 このサービスは、自由回答形式の複雑なシナリオに適しています。 主な利点： 1. 正確性：ジャッジモデルは、主観的な質問を自由形式のディスカッション、クリエイティブライティング、コード生成、ロールプレイングなどのシナリオに分類できます。 次に、各シナリオに合わせて調整された基準を作成し、評価の精度を大幅に向上させます。 2. 効率性：手動でのデータラベリングが不要なため、ジャッジモデルは質問とモデルの回答に基づいて LLM を独自に分析および評価できるため、評価効率が大幅に向上します。 3. 使いやすさ：PAI は、コンソールでのタスク作成、API 呼び出し、SDK 呼び出しなど、さまざまな使用方法を提供しています。 これにより、開発者は迅速な試用と柔軟な統合の両方を実現できます。 4. 費用対効果：ジャッジモデルは、競争力のある価格でパフォーマンス評価を提供します。 そのパフォーマンスは、中国語のシナリオにおける ChatGPT-4 のパフォーマンスに匹敵します。 | |
2024-09-03 | DSW が NotebookLab（軽量版）をサポート | 1. Notebook で軽量コーディングがサポートされています。 ブラウザを使用してコーディングできます。事前に他のリソースを起動する必要はありません。 2. Notebook はアセットとして管理され、インスタンスリソースから分離されているため、Notebook をドキュメントまたはコードサンプルとしてアーカイブまたは共有しやすくなっています。 | |
2024-08-26 | EAS が LLM インテリジェントルーターをサポートし、LLM 推論効率を向上 | お客様が EAS に LLM サービスをデプロイする場合、LLM インテリジェントルーター機能を有効にできます。 LLM インテリジェントルーターは、バックエンド推論インスタンスの計算能力とビデオメモリを均等に割り当て、クラスタのリソース使用率を向上させることができます。 | |
2024-08-26 | 汎用計算リソースを使用する DLC ジョブで CPU アフィニティをサポート | PAI DLC の汎用計算リソースは CPU コアバインディングをサポートし、ジョブのパフォーマンスを向上させます。 | |
2024-08-15 | EAS が専用ゲートウェイをサポート | EAS は、セキュリティの分離とアクセスの制御に関する推論要件を満たすために、専用ゲートウェイ機能をサポートしています。 これにより、高並列性と高スループットのビジネスシナリオにおけるネットワークリスクが軽減されます。 専用ゲートウェイを使用すると、仮想プライベートクラウド（VPC）およびインターネット経由のアクセスに対してホワイトリストを設定し、きめ細かい管理を実装できます。 専用ゲートウェイは、サービス間の接続の安定性も確保できます。 PrivateLink を使用して企業の VPC に接続できます。 また、インターネットへのアクセスを個別に制御することもできます。 | |
2024-08-15 | PAI ワークスペースがカスタムロールをサポート | ワークスペースは、Platform for AI（PAI）の重要な概念です。 ワークスペースを使用すると、組織またはチームは計算リソース、ユーザー権限、および AI アセットを一元的に管理して、AI 開発のあらゆる段階でシームレスなコラボレーションを実現できます。 特定のシナリオでは、ワークスペースの現在のプリセットロールでは、お客様の管理要件を満たすことができません。 たとえば、DLC に対する権限をロールに割り当てないと、DSW を使用する権限を RAM ロールに割り当てることはできません。 PAI は、ロールと関連する権限をカスタマイズできる機能を提供します。 | |
2024-08-05 | 旧バージョンの PAI-PyTorch アルゴリズムコンポーネントの提供終了 | システムアップグレードのため、PyTorch100 および PyTorch 131 ベースのコンポーネントを含む旧バージョンの PyTorch アルゴリズムコンポーネントは、2024 年 8 月 30 日に Platform for AI（PAI）のすべてのクラスタで正式に提供終了となります。 ご質問がある場合や技術サポートが必要な場合は、専用の DingTalk グループでお問い合わせいただくか、チケットを送信してください。 ご協力ありがとうございます。 |
7月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-07-03 | EAS が GPU 共有をサポート | EAS にモデルをデプロイする場合、GPU 計算能力とメモリサイズの比率に基づいて計算能力を分割して使用できます。 これにより、リソース コストを削減し、リソース使用率を向上させることができます。 デプロイ ページでは、GPU メモリと計算能力に基づいてインスタンスをスケジュールできます。 これにより、複数のインスタンスが単一の GPU を共有できます。 | |
2024-07-03 | EAS がインスタンス ヘルスチェックをサポート | EAS のヘルスチェック機能により、高いサービス可用性が保証されます。 高速なエラー検出と自動回復を実行することにより、この機能はエンタープライズ レベルの推論サービス デプロイメントを促進できます。 Kubernetes ヘルスチェック メカニズムは、失敗したコンテナーを自動的に検出して回復できます。 これにより、正常なインスタンスにのみトラフィックが割り当てられます。 |
6月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-07-01 | QuickStart は LLM 評価をサポート | PAI-QuickStart は、LLM 評価機能を提供します。 CMMLU、C-Eval、MMLU などの信頼できる公開データセット、またはカスタムデータセットに基づいてモデルの包括的な機能を評価し、複数のモデルのパフォーマンスを比較して、モデルの機能がビジネス シナリオに適しているかどうかを判断できます。 | |
2024-06-19 | PAI の汎用計算資源が凌雲 (招待プレビュー) 向けの CPFS マウントをサポート | PAI は Alibaba Cloud ストレージサービスを活用して、大規模言語モデルシナリオにおけるストレージと計算のコスト効率の高いソリューションを提供します。汎用計算資源で実行される PAI トレーニング用に、凌雲向けの CPFS をマウントできます。 | |
2024-06-12 | Machine Learning Designer が中国 (Ulanqab) リージョンで利用可能になりました | Machine Learning Designer が中国 (Ulanqab) リージョンで利用可能になりました。PAI コンソールでこのリージョンにサービスをデプロイできます。 | |
2024-06-11 | Machine Learning Designer は、Notebook コンポーネントを提供します | Machine Learning Designer は、DSW インスタンスに接続できる Notebook コンポーネントを提供します。このコンポーネントを使用すると、ノートブックを直接使用して、パイプラインでコードを記述、デバッグ、および実行できます。 |
5月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-07-01 | QuickStart は、QLoRA、LoRA、および完全パラメーターを使用した LLM のファインチューニングをサポート | PAI では、QuickStart で QLoRA、LoRA、および完全パラメーターのファインチューニングを使用して、LLM をファインチューニングできます。ビジネス要件に基づいてトレーニング方法を選択して、コストを削減できます。 | |
2024-06-07 | DSW はインスタンス RAM ロールの構成をサポート | PAI のデフォルトロールをインスタンスに関連付けると、DSW で次のシナリオで AccessKey ペアを構成する必要はありません。
カスタム RAM ロールを使用する場合、DSW はロールの一時的なアクセス認証情報を使用して、OSS や RDS などの特定の Alibaba Cloud サービスにアクセスします。これにより、DSW インスタンスと他の Alibaba Cloud サービス間の安全な通信が保証されます。 |
4月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-04-29 | EAS は、AI 描画サービスのサーバーレスデプロイをサポートしています | EAS は、断続的または予測不可能なトラフィックパターンを持つモデルサービスに対して、サーバーレスデプロイ機能を提供します。サーバーレス方式を使用して AI 描画サービスをデプロイする場合、GPU 消費量に対してのみ課金されます。 |
3月
日付 | 機能 | 説明 | 参考資料 |
2024-03-25 | DSW は統合 AI とビッグデータ開発をサポートしています | お客様は、DSW の Python などの複数のメソッドを使用して、データ分析または前処理タスクを MaxCompute または E-MapReduce に送信できます。 処理されたデータは、オンプレミスの GPU デバイスまたは Deep Learning Containers (DLC) で実行されるモデルのトレーニングで使用できます。 | |
2024-03-25 | ファイル転送ステーション機能は DSW で利用可能です | DSW は、オンプレミスコンピュータから DSW インスタンスに large モデルなどの large ファイルをアップロードする必要がある場合に、アップロードプロセスを高速化できるファイル転送ステーション機能を提供します。 large ファイルをアップロードした後、RAM アカウントの複数の DSW インスタンスでアップロードされた large ファイルを使用できます。 | |
2024-03-15 | PAI-Lingjun Intelligent Computing Service がシンガポール リージョンで利用可能に | PAI-Lingjun Intelligent Computing Service は、Alibaba Cloud によって独自に開発された次世代のインテリジェントコンピューティング サービスであり、最適化された異種 クラスタインスタンス を提供します。多数の AI アプリケーションに基づいてトレーニングされた PAI-Lingjun Intelligent Computing Service は、高性能、高効率、そして高い リソース 使用率を提供することが実証されています。PAI-Lingjun Intelligent Computing Service は、自動運転、基礎科学研究、新薬の研究開発、金融、メタバースなど、さまざまな業界の要件を満たすことができます。この サービス は、手頃な価格でアクセスしやすいインテリジェントコンピューティングパワーを提供し、技術革新と産業のスペックアップを促進します。 PAI-Lingjun Intelligent Computing Service はシンガポール リージョンで利用可能です。 コンソール で サービス を有効化できます。 | |
2024-06-06 | Machine Learning Designer における GPU 関連サーバーおよびアルゴリズムコンポーネントの提供終了 | サービスが実行されている V100 および P100 サーバークラスターの保証は期限切れです。Platform for AI（PAI）の Machine Learning Designer における TensorFlow（GPU）、MXNet、および PyTorch に関連するアルゴリズムコンポーネントは、2024 年 3 月 1 日に廃止されました。クラウドネイティブバージョンの関連アルゴリズムコンポーネントを引き続き使用し、トレーニングジョブを PAI の Deep Learning Containers（DLC）に送信できます。Machine Learning Designer で Python ベースのコンポーネントを使用して DLC ジョブを実行することをお勧めします。Python ベースのコンポーネントは、廃止されたコンポーネントと同じ方法で動作します。 廃止されたアルゴリズムコンポーネントの既存のタスクは、2024 年 6 月 1 日から SLA の対象外となります。V100 および P100 サーバークラスターは、2024 年 6 月 30 日に廃止されます。 |
2月
日付 | 機能 | 説明 | 参考資料 |
2024-02-28 | Machine Learning Designer は、LLM および一般的なテンプレート用のデータ前処理オペレーターを提供します | 高品質なデータ前処理は、LLM アプリケーションにおいて重要なステップです。Platform for AI (PAI) の Machine Learning Designer は、重複排除、標準化、機密情報マスキングなど、データ前処理によく使用される高性能オペレーターを提供します。 LLM のデータを前処理する際に、MaxCompute に基づく大規模分散コンピューティング機能を使用して、効率を向上させ、LLM の信頼性とパフォーマンスを向上させることができます。 | |
2024-02-04 | EAS サーバーレス デプロイメントは招待プレビュー中です | EAS は、断続的または予測不可能なトラフィックパターンを持つモデルサービスに対して、サーバーレスデプロイ機能を提供します。サーバーレスデプロイ機能を使用して EAS にモデルサービスをデプロイする場合、GPU コンピューティングが発生した場合にのみ課金されます。たとえば、AI ペイントモデルをデプロイする場合、実際のペイント時間に基づいて課金されます。 |
1月
日付 | 機能 | 説明 | 参照 |
2024-02-04 | 国際サイト (alibabacloud.com) でのクイックスタートのリリース | クイックスタート機能がシンガポール リージョンで利用可能になりました。 | |
2024-02-04 | EAS の簡易デプロイがリリースされました | EAS は、ModelScope モデル デプロイメント、Hugging Face モデル デプロイメント、Triton デプロイメント、TFServing デプロイメント、LLM デプロイメント、SD Web アプリケーション デプロイメントなど、一般的なデプロイメント シナリオ向けの簡素化されたデプロイメント方法を提供します。これらのシナリオでは、モデルのストレージ ディレクトリを指定するだけで、数クリックでサービスとアプリケーションを起動できます。 | |
2024-02-01 | EAS を使用した AI 動画生成アプリケーションのクイック デプロイ | ユーザーは Elastic Algorithm Service (EAS) を使用して、ComfyUI および Stable Video Diffusion モデルに基づく AI 動画生成用の Web アプリケーションをデプロイできます。EAS は、ライブストリーミングやショートビデオ プラットフォーム、ゲームやインターネット エンターテインメント、アニメーション制作などの業界で、AI を活用したテキストから動画への生成または画像から動画への生成を迅速に実装するのに役立ちます。 |
2023
12月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-12-13 | 機械学習デザイナーは、インドネシア (ジャカルタ) で利用可能 | 機械学習デザイナーは、インドネシア (ジャカルタ) で利用可能です。Platform for AI (PAI) コンソールでインドネシア (ジャカルタ) リージョンを選択できます。 | |
2023-12-06 | DSW は SSH ログインをサポート | 顧客は、VPC 内のマシンまたはオンプレミスの開発環境からより便利な方法で DSW インスタンスにアクセスできるようになり、DSW での開発とトレーニングが容易になります。 |
11月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-11-20 | PAI は、自動機械学習プラットフォーム AutoML をリリース | PAI は、PAI の拡張機械学習サービスである AutoML をリリースします。AutoML は、PAI によってサポートされるさまざまなアルゴリズムと分散計算リソースを統合し、複数のアクセス方法をサポートします。AutoML を使用して、最適なハイパーパラメータ値を自動的に見つけ、モデルチューニング効率を向上させることができます。 |
10月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-10-27 | サブスクリプション AI トレーニングは、国際サイト (alibabacloud.com) で利用可能 | Platform for AI (PAI) の AI トレーニングは、中国 (北京)、中国 (上海)、中国 (杭州)、中国 (深圳)、シンガポールの各リージョンで、国際サイト (alibabacloud.com) で利用可能です。AI トレーニングは、サブスクリプション課金方法をサポートしています。PAI コンソールで AI トレーニングにアクセスできます。 |
9月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-09-28 | EAS は、Tongyi Qianwen モデルのプッシュボタンデプロイをサポート | PAI-EAS を使用して、オープンソースの Tongyi Qianwen モデルに基づく Web UI アプリケーションをデプロイし、Web UI と API 操作を使用してモデル推論を実行できます。 Qwen-7B は、Alibaba Cloud によって開発された Tongyi Qianwen シリーズの 70 億パラメータモデルです。Qwen-7B は、Transformer に基づく大規模言語モデルであり、超大規模な事前学習済みデータでトレーニングされています。事前学習済みデータは、多数のテキスト、専門書、コードなど、幅広いデータタイプをカバーしています。さらに、LLM AI アシスタントである Qwen-7B-Chat は、Qwen-7B に基づいて開発されています。 | 詳細については、「EAS で Qwen を迅速にデプロイする」をご参照ください。 |
2023-09-18 | DLC は監視指標のサブスクリプションとアラートをサポート | PAI-DLC は、ジョブリソースの状態に関する詳細な監視指標を提供し、ユーザーは分散トレーニングジョブに対して柔軟なアラートルールを構成できます。 | 詳細については、「トレーニングの監視とアラート」をご参照ください。 |
2023-09-18 | EasyCKPT 高性能 CKPT リリース | PyTorch モデルトレーニング用に設計された PAI-EasyCKPT は、ほぼゼロオーバーヘッドの保存メカニズムを備えており、トレーニングプロセス全体で正確なモデルの保存とリカバリを保証します。Megatron および DeepSpeed と互換性があり、使用のためのコード変更は最小限ですみます。 | 詳細については、「EasyCkpt を使用して基礎モデルトレーニングを保存および再開する」をご参照ください。 |
8月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-09-04 | Stable Diffusion モデルのデプロイとファインチューニングのサポート |
|
7月
6月
5月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-05-20 | Python 用 PAI SDK のサポート | Python 用 PAI SDK は、機械学習エンジニアが PAI でモデルを簡単にトレーニングおよびデプロイし、エンドツーエンドの機械学習プロセスを完了するための使いやすい HighLevel API を提供します。 | 詳細については、「Python 用 PAI SDK をインストールおよび構成する」をご参照ください。 |
4月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-04-19 | Elastic Algorithm Service (EAS) での弾性リソースプールのサポート | EAS は、サービスリソースの自動スケーリングをサポートしています。サービスのスケールアウト中に専用リソースグループのノードリソースが不足している場合、サービスの新しいインスタンスが従量課金制のパブリックリソースグループに作成され、パブリックリソースグループのルールに基づいて課金されます。サービスのスケールイン中に、パブリックリソースグループにあるサービスインスタンスが最初に解放されます。 | |
2023-04-04 | 迅速なサービスデプロイのための Elastic Algorithm Service (EAS) ページの新バージョンのサポート | EAS は、イメージを使用したサービスのデプロイ、イメージを使用した Web アプリのデプロイ、モデルとプロセッサを使用したサービスのデプロイというデプロイ方法をサポートしています。数回クリックするだけで、AI サービスまたはアプリケーションを EAS にデプロイできます。 |
3月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-03-23 | アップグレードされたモデル管理機能 | 機械学習デザイナーによってトレーニングされたモデルは、モデル管理ページに登録できます。モデルバージョンの承認ステータスを変更して、チャットボットを介した DingTalk グループへの自動メッセージングや、指定された HTTP または HTTPS サービスの呼び出しなど、モデル関連のイベントをトリガーできます。 |
2月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-02-13 | Elastic Algorithm Service (EAS) でのプリエンプティブなリソースインスタンスのサポート | パブリックリソースグループを使用して EAS にサービスをデプロイする場合、サービスにプリエンプティブなインスタンスを指定してコストを削減できます。 | |
2023-02-06 | Elastic Algorithm Service (EAS) の複数のインスタンスタイプのサポート | EAS でサービスをデプロイする場合、構成ファイルで複数のインスタンス仕様を指定できます。その後、システムは、構成ファイルで指定したインスタンスタイプに基づいてリソースを準備します。この方法により、単一のインスタンスタイプのみが指定されているシナリオでリソースが不足する可能性が低くなります。 | 詳細については、「複数のインスタンスタイプを指定する」をご参照ください。 |
1月
日付 | 機能 | 説明 | リファレンス |
2023-01-13 | EAS オンラインサービスとしてのプッシュボタンパイプラインデプロイのサポート | 機械学習デザイナーは、プッシュボタンパイプラインデプロイをサポートしています。パイプラインをモデルとしてパッケージ化した後、データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル予測を実装するバッチデータ処理パイプラインをオンラインサービスとして Elastic Algorithm Service (EAS) にデプロイできます。 | 詳細については、「パイプラインをオンラインサービスとしてデプロイする」をご参照ください。 |
2022
12月
機能 | 説明 | 日付 | リージョン | リファレンス |
Elastic Algorithm Service (EAS) での Yitian 710 ベースの計算リソースのサポート | EAS は、Yitian 710 プロセッサに基づく計算リソースをサポートしています。これらのリソースは、モデルデプロイとモデル推論のコストを削減し、効率を向上させるのに役立ちます。 | 2022-12-8 | すべてのリージョン | 詳細については、「EAS の概要」をご参照ください。 |
新しいアルゴリズムコンポーネント | 機械学習デザイナーは、Prophet、MTable Expander、MTable Assembler、Time Window SQL など、さまざまな新しいアルゴリズムコンポーネントを提供します。機械学習デザイナーのプラットフォームのコンポーネントの左側のディレクトリツリーで、コンポーネントを見つけて使用できます。 | 2022-12-5 | すべてのリージョン | 詳細については、「デザイナーコンポーネントの概要」をご参照ください。 |
カスタムテンプレートのサポート | 機械学習デザイナーで正常に実行されるパイプラインに基づいて、カスタムテンプレートを作成できます。このテンプレートを使用して、同様のパイプラインをすばやく構築して効率を向上させることができます。 | 2022-12-1 | すべてのリージョン | 詳細については、「カスタムテンプレートからパイプラインを作成する」をご参照ください。 |
12月
日付 | 機能 | 説明 | 対象となるお客様 | リファレンス |
EAS ノードにおける O&M のサポート | リソースグループ内のノードで O&M 操作を実行できます。操作には、ノード情報の表示、ノードスケジューリングの停止と再起動、ノード内のインスタンスの削除などがあります。 | 2022年11月30日 | すべてのリージョン | 詳細については、「EAS の概要」をご参照ください。 |
Data Science Workshop (DSW) インスタンスの更新のクエリに対応 | DSW インスタンスのライフサイクル全体における状態の変化を表示できます。 DSW インスタンスの詳細を表示し、その構成を変更できます。 | 2022年11月18日 | すべてのリージョン | 詳細については、「DSW インスタンスを作成する」をご参照ください。 |
9月
機能 | 説明 | 日付 | リージョン | リファレンス |
Elastic Algorithm Service (EAS) のサービスグループ化と非同期推論機能のサポート | EAS サービスを作成するときに、EAS サービスが属するサービスグループを指定できます。サービスグループには、統合されたイングレスがあります。イングレスは、トラフィック割り当てポリシーに基づいて各 EAS サービスにトラフィックを割り当てます。サービスグループ内の各サービスのトラフィック割り当て比率を指定して、高いリソース使用率を確保することもできます。 PAI は、キューサービスと非同期推論機能を提供します。これらの機能を使用すると、リクエストを配信し、リクエストをサブスクライブして推論結果をプッシュするか、推論結果を定期的にクエリすることで、推論サービスを利用できます。 | 2022-09-30 | すべてのリージョン |
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11月
日付 | 機能 | 説明 | 対象となるお客様 | リファレンス |
新しいアルゴリズムコンポーネント | Machine Learning Designer は、XGBoost、ノイズを含むアプリケーションの密度ベース空間クラスタリング (DBSCAN)、混合ガウスモデル (GMM)、リッジ回帰、ラッソ回帰など、さまざまな新しいトレーニングおよび予測コンポーネントを提供します。コンポーネントは、Machine Learning Designer プラットフォームの左側にあるコンポーネントディレクトリツリーで見つけて使用できます。 | 2022年08月02日 | すべてのリージョン |
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7月
機能 | 説明 | 日付 | リージョン | リファレンス |
Python Script V2 を追加 | Python Script V2 コンポーネントが PAI の機械学習デザイナーに追加されました。コンポーネントを使用して、カスタムアルゴリズムを開発できます。また、コンポーネントを PAI の事前設定アルゴリズムと一緒に使用して、より多くのシナリオをサポートすることもできます。 | 2022-07-15 |
| 詳細については、「Python スクリプト」をご参照ください。 |
Designer が米国 (バージニア) で正式にリリース | Designer は、米国 (バージニア) リージョンで正式にリリースされました。PAI コンソールで対応するリージョンを選択し、ワークスペースを作成すると、Designer 関連の機能を使用できます。 | 2022-07-05 | 米国 (バージニア) | なし |
自動ストレステストを利用可能 | 自動ストレステスト機能は EAS で利用できます。分散ストレステストツールである EAS-benchmark を使用して、EAS にデプロイされた予測サービスのストレステストタスクを作成できます。 | 2022-07-04 |
| 詳細については、「」をご参照ください。 該当なし |
10月
日付 | 機能 | 説明 | 対象となるお客様 | リファレンス |
視覚化された分析レポートに対応 | 分析レポートは Tensorboard を使用して可視化できます。 Machine Learning Designer の可視化ディープ ラーニングコンポーネントでは、Tensorboard ダッシュボードを使用して、可視化された分析レポートを表示できます。 ダッシュボードでは、可視化された特徴量の重要度評価、相関分析、および散布図を確認できます。 | 2022年06月22日 |
| 詳細については、「TensorBoard を使用して分析レポートを視覚化する」をご参照ください。 |
Designer が中国 (香港) で正式に提供を開始しました | Designer は中国 (香港) で正式にリリースされ、数百もの PAI 自社開発の機械学習アルゴリズムと数十もの業界テンプレートを提供しています。これらは必要に応じて PAI コンソールでご利用いただけます。 | 2022年06月20日 | 中国 (香港) | なし |
5月
機能 | 説明 | 公開日 | 公開リージョン | リファレンス |
シンガポールと米国 (シリコンバレー) で利用可能 | 機械学習デザイナーは、シンガポールと米国 (シリコンバレー) のリージョンで利用可能です。機械学習デザイナーは、数百の自己開発機械学習アルゴリズムと数十の業界テンプレートを提供します。PAI コンソールで必要に応じて使用できます。 | 2022-05-10 |
| なし |
4月
機能 | 説明 | 日付 | リージョン | リファレンス |
フルマネージド Flink リソースをサポート | フルマネージド Flink リソースを購入してワークスペースに関連付けることができます。次に、複数のコンポーネントを使用するか、PyAlink Script コンポーネントを単独で使用して、モデルの大規模分散トレーニング用のパイプラインを構築できます。 | 2022-04-30 | ドイツ (フランクフルト) | |
新しい異常検出、推奨、データソース、およびカスタムアルゴリズムコンポーネントを追加 | PyAlink Script、Read CSV File、IForest Outlier、LOF Outlier、One-Class SVM Outlier、Swing Recommendation などのコンポーネントが機械学習デザイナーに追加されました。PyAlink Script コンポーネントを使用すると、Alink フレームワークにある数百のアルゴリズムを呼び出すことができます。 | 2022-04-16 | ドイツ (フランクフルト) |
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9月
日付 | 機能 | 説明 | 対象となるお客様 | リファレンス |
Designer がドイツ (フランクフルト) で正式に提供を開始しました | Designer はドイツ (フランクフルト) で正式にリリースされ、数百の PAI 独自開発の機械学習アルゴリズムと数十の業界テンプレートを提供しています。これらは、PAI コンソールで必要に応じてご利用いただけます。 | 2022年03月30日 | ドイツ (フランクフルト) | なし |
PAI-Blade がサポートする TensorFlow 2.7 | PAI-Blade で TensorFlow 2.7 をサポート | 2022年03月27日 | すべてのリージョン | なし |
DSW は、シンガポールを含む 5 つのリージョンで正式に提供が開始されました。 | これらのリージョンで、DSW インスタンスを作成し、DSW の機能を使用してモデルを構築およびトレーニングすることができます。 | 2022年03月21日 |
| なし |
コンテナ定時スケーリング (CronHPA) 機能に対応し、イメージのデプロイメントとリリースにおいて gRPC および WebSocket プロトコルをサポートしています。 | EAS では、コンテナ定時スケーリング機能を利用できます。この機能により、サービスインスタンスの定時オートスケーリングを実行できます。さらに、EAS は、オープンソースの TensorFlow Serving システムや Triton ソフトウェアを使用したサービスのデプロイメントもサポートしています。 | 2022-03-21 |
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