Platform For AI:モデルトレーニング

ワークスペース詳細の左側のナビゲーションウィンドウですべての PAI モジュールを表示します。ビジネスシナリオに基づいて、AI 開発ライフサイクル全体でこれらのモジュールを使用します。以降のセクションでは、一般的なユースケースと各モジュールについて紹介します。

• クラウドネイティブ開発シナリオ

  セクション	説明	リファレンス
  ①	高品質なデータセットは、高精度なモデルに不可欠です。データ準備では、これらのデータセットを作成します。データセット管理モジュールを使用して、パブリックデータセットを登録したり、オンプレミスのマシンからアップロードされたファイルや Alibaba Cloud ストレージサービスに保存されているファイルからデータセットを作成したり、Object Storage Service (OSS) フォルダをスキャンしてインデックスデータセットを作成したりできます。これにより、PAI でのデータの一元管理が可能になり、ラベリングやモデルトレーニングのためのデータが準備されます。	データセットの作成と管理
  ②	Data Science Workshop (DSW) は、クラウドベースの AI 開発向けに設計された、インタラクティブな機械学習統合開発環境 (IDE) です。Notebook を有効にすると、いつでもどこでもデータの取得、アルゴリズムの開発、モデルのトレーニングとデプロイが可能になります。	DSW 概要
  ③	イメージ管理モジュールは、PAI が提供するパブリックイメージを提供し、カスタムイメージを追加することもできます。これにより、PAI コンソールでアプリケーションイメージの一元管理が可能になります。	カスタムイメージ
  ④	Deep Learning Containers (DLC) は、機械学習のための柔軟で安定した、使いやすく高性能なトレーニング環境を提供します。DLC はさまざまなアルゴリズムフレームワークをサポートし、超大規模な分散ディープラーニングタスクを可能にし、カスタムアルゴリズムフレームワークの使用も許可します。	DLC 概要
  ⑤	PAI は、Apsara File Storage NAS (NAS)、OSS、および Git リポジトリに保存されているデータセットをサポートします。ジョブを送信する際に、必要なデータセットとコードリポジトリを指定します。	事前準備
  ⑥	モデル管理モジュールにより、トレーニング済みモデルの一元管理が可能になります。このモジュールは Elastic Algorithm Service (EAS) と統合されており、トレーニング済みモデルをオンラインサービスとしてデプロイします。	モデルの登録と管理
  ⑦	EAS は、CPU または GPU リソースに基づいてモデルをロードし、オンラインサービスとしてデプロイします。EAS は高スループットと低レイテンシーを特徴とし、数回のクリックで複雑なモデルのデプロイを可能にし、リアルタイムの自動スケーリングをサポートします。 説明 EAS は DSW イメージまたは CPFS データセットをサポートしていません。	EAS 概要

• AI とビッグデータのベストプラクティス

  セクション	説明	リファレンス
  ①	モデルトレーニング用のソースデータを MaxCompute テーブルとして MaxCompute に保存し、DataWorks で前処理を行い、PAI で参照します。	テーブルの作成 データのインポート データ開発プロセス
  ②	Machine Learning Designer は、従来の機械学習、ディープラーニング、強化学習、およびストリーム/バッチ処理のための大規模な分散モデルトレーニングをサポートします。このモジュールは、数百の機械学習アルゴリズムを提供し、自動パラメーターチューニングをサポートし、コンポーネントをドラッグアンドドロップしてモデルを作成できます。Machine Learning Designer を使用すると、最小限のコード変更で AI 支援コンピューティングを体験できます。	概要
  ③	DataWorks は、設定されたスケジューリングパラメーターと時間プロパティに基づいてタスクをスケジューリングします。	サポートされているスケジューリングパラメーターのフォーマット [スケジュール] セクションでパラメーターを設定する
  ④	タスク管理モジュールは、Machine Learning Designer によって生成された実験データとカスタムタスクレコードを PAI タスク管理サービスに保存します。これにより、異なるタスク間での実験の比較が容易になります。	ジョブ管理
  ⑤	モデル管理モジュールにより、トレーニング済みモデルの一元管理が可能になります。このモジュールは EAS と統合されており、トレーニング済みモデルをオンラインサービスとしてデプロイします。	モデルの登録と管理
  ⑥	EAS は、CPU または GPU リソースに基づいてモデルをロードし、オンラインサービスとしてデプロイします。EAS は高スループットと低レイテンシーを特徴とし、数回のクリックで複雑なモデルのデプロイを可能にし、リアルタイムの自動スケーリングをサポートします。 説明 EAS は DSW イメージまたは CPFS データセットをサポートしていません。	EAS 概要