阿里雲推出無伺服器解決方案，助力企業利用產生式AI能力

賦能全球客戶利用LLM開發定製化AI應用

新加坡，2024年1月30日 — 阿里巴巴集團的數字技術與智能骨幹業務阿里雲推出了人工智慧平台PAI（PAI）-模型線上服務（EAS） 的無伺服器版本，旨在為個人和企業提供經濟高效的模型部署與推理解決方案。

在新加坡舉辦的首屆人工智慧與巨量資料峰會上，阿里雲還宣布將其向量引擎技術整合整合到更多產品中，包括其資料倉儲即時數倉Hologres、搜尋服務檢索分析服務Elasticsearch版和智能OpenSearchOpenSearch。 此次整合旨在讓企業能更輕鬆地訪問各種大語言模型（LLM）並構建定製的產生式AI應用。

PAI-EAS平台允許使用者按需調用計算資源，無需監督物理或虛擬伺服器的管理與維護。 此外，使用者僅需為實際使用的計算資源付費，與傳統定價模式相比，推理成本可降低50%。

該無伺服器產品目前正處於公測階段，可用於映像產生模型的部署。 2024年3月，該無伺服器版本計劃擴充其功能，以支援部署主流開源LLM以及來自阿里雲AI模型社區模搭社區的模型。 這包括針對映像分割、摘要產生和語音辨識等任務定製的模型。

藉助LLM服務、訓練服務以及向量引擎技術，阿里雲能夠支援檢索增強產生（RAG） 流程，使企業能夠利用其知識庫增強LLM，從而獲得更好的結果。 這意味著企業能夠獲得更高的準確性、更快速的相關資訊檢索以及更細緻的見解，有助在廣泛的應用中提高效率與決策能力。

“阿里雲始終走在AI和雲技術創新的前沿。 我們的技術更新凸顯了我們的承諾，即致力於用最新的智能驅動型解決方案賦能企業，以提高效率和效能。 這標誌著我們在實現提供創新解決方案使命的道路上邁出了重要一步，這些解決方案重新定義了人工智慧在各種應用中的可能性，”阿里雲首席技術官（CTO）周靖人在峰會期間評論道。



使模型訓練更容易

阿里雲還宣布對其巨量資料服務雲原生MaxCompute MaxFrame進行升級，這是一個分布式Python資料處理架構，旨在滿足AI相關計算任務中對資料預先處理和資料離線/線上分析日益增長的需求。 它使使用者能夠通過啟動LLM訓練等AI任務，更高效、更靈活地處理海量資料。

為了激發設計師的創造力，阿里雲推出了PAI-Artlab ，這是一個用於模型訓練和映像產生的綜合平台。 該解決方案賦能設計師快速產出專業級設計，並釋放更大的創作潛力。

設計師可以利用該平台為各種應用產生設計映像，包括室內家居設計、產品宣傳海報、遊戲角色創作以及遊戲情境開發。 該平台還提供了一個包含各類即用型工具的豐富生態系統，使沒有編程背景的設計師也能夠開發和訓練定製模型，可產生符合其特定需求的映像。 目前，該平台已在中國大陸投入營運，並計劃在未來幾個月內在新加坡地區上線。

去年，阿里雲採取了一項裡程碑式的舉措，對其全系列資料庫解決方案—包括雲原生資料庫 PolarDB、雲原生資料倉儲AnalyticDB 和雲原生多模資料庫Lindorm—進行了升級，通過整合自研的向量引擎技術，顯著提升了效能與能力。

向量引擎將文本和資料轉換到高維空間，通過以複雜但高效的方式嵌入大量結構化和非結構化上下文來最佳化AI效能。 這有助於簡化相似性比較和語義分析等任務，特別是有利於LLM，並推進各類先進的AI功能。

支援客戶成功

從大型企業到初創企業，全球客戶紛紛使用阿里雲的最新技術來支援其數字化轉型之旅。

“我們的全球客戶對AI技術的需求日益增長。 通過開源我們的專有語言模型，我們做好了充分準備，能夠提供強大的計算解決方案和前沿的AI創新，支援客戶開發定製的產生式AI應用，應對其獨特挑戰，並使他們能夠抓住蓬勃發展的產生式AI領域湧現出的機遇浪潮，” 阿里雲國際業務總裁袁千在峰會上表示。



利用阿里雲大語言模型（LLM）“通義千問”的先進功能以及檢索增強產生（RAG）技術，全球領先的消費健康公司赫力昂為中國消費者推出了一款專屬AI營養師。 這款由AI提供支援的營養專家擅長精準解讀消費者的諮詢，以全面且高效的方式為使用者提供有價值的營養指導。 通義千問強大的功能與赫力昂豐富的內部營養知識庫相結合，確保了這款AI營養師在準確性和相關性方面保持領先地位。

赫力昂全球數字與技術業務單元副總裁Shivani Saini強調了數字創新在醫學保健領域的重要性：“隨著數字服務在消費健康行業中的作用日益關鍵，我們與阿里雲攜手挖掘人工智慧的潛力反映了我們致力於為中國消費者提供個人化健康建議的承諾。 我們的目標是為消費者賦能，提供改善飲食與營養管理所需的工具。”

rinna是一家日本初創企業，專註於開發擅長處理日語的預訓練基本模型，現已推出其最新的創新成果：Nekomata模型。 這些新模型基於阿里雲開發的開源通義千問LLM（即Qwen-7B和Qwen-14B）。 Nekomata系列在Stability-AI/lm-evaluation-harness（一項評估日語語言模型能力的知名基準測試）中展現出了卓越的效能。 此外，與基於Llama2架構的早期系列相比，全面的 千問詞表顯著增強了Nekomata模型更高效處理日語文本的能力。

“阿里雲大語言模型的出色能力令我們印象深刻，它們協助我們以經濟高效的方式顯著提升了我們模型的效能，”rinna研究員Tianyu Zhao表示， “我們相信，阿里雲對開源社區的貢獻也將助力其他中小企業及初創企業加速其人工智慧創新。”

關於阿里雲

阿里雲（www.alibabacloud.com）成立於2009年，是阿里巴巴集團的數字技術與智能骨幹業務。 阿里雲面向全球客戶提供全套雲端服務，涵蓋彈性計算、資料庫、儲存、網路虛擬化、大規模計算、安全、管理與應用服務、巨量資料分析、Machine Learning Platform for AI及IoT服務。 據IDC資料顯示，自2018年以來，阿里雲持續穩居全球第三大公用雲IaaS服務商的領先地位。 據Gartner資料顯示，自2018年起，按美元營收規模計算，阿里巴巴位列全球第三大、亞太地區第一大 領先的IaaS供應商。