對於人工智能領域而言，“AIGC”無疑是貫穿2022年的熱點。12月16日，Science雜誌發佈了2022年度科學十大突破，AIGC赫然在列。以文生圖，對話機器人等AI創新應用的落地，引發一輪又一輪的全民狂歡熱潮。AI技術蓬勃發展，如何才能更好的實現AI創新落地、邁向新的增長呢？AI創新的落地，離不開對數據計算分析、模型開發部署、在線訓練推理、應用開發運維等各種環節進行全週期管理。而這恰恰是阿里靈傑——阿里雲大數據＋AI一體化產品體系所擅長和不斷夯實的。
12月22日，2022阿里靈傑AI開發者峯會圓滿落幕。阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智能計算平臺事業部高級研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清等9位技術大咖亮相本次峯會，爲廣大AI開發者解讀阿里靈傑AI能力全景和開發者服務體系，並通過豐富的場景化演示，呈現全新的AI開發體驗。
賈揚清：開源+工程化，爲AI普惠提供土壤
阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智能計算平臺事業部高級研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清從AIGC這一話題切入，和大家共同探討：在從工程或者平臺的角度思考，怎麼樣來進一步支持AI的發展，以及它能夠和實際的業務結合，帶來怎樣的變化？
（圖：阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智能計算平臺事業部高級研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清分享“開源+工程化：AI普惠的土壤”）
在AI領域，開源成爲推動着AI不斷向前發展的動力，使得AI的創新能夠變得更加迅速。但僅有一個模型或開源的軟件，並不足夠，需要通過工程化的方法，利用今天計算機這個領域所帶來的長足的發展。賈揚清認爲，AI工程化，可以被總結稱爲以下三個趨勢：數據和算力的雲原生化；調度和編程範式的規模化；開發和服務的標準化普惠化。
2022年，阿里雲和達摩院一同合作，構建並推出了兩個平臺。從供給的角度出發，推出模型服務共享社區ModelScope（魔搭），將多樣化的模型以一種完全開源的方式呈現給開發者們；從需求的角度出發，提供開放服務平臺OpenMinD，通過標準的API服務，簡單方便地將模型嵌入實際應用當中。與此同時，隨着AI的工程化、規模化，阿里靈傑始終致力於讓整個AI開發的鏈路變得更加簡單，實現開發效率的提升，以及模型部署和服務的成本降低。賈揚清提到，“我們希望通過雲的標準服務平臺，能夠使得這些應用都變得更加簡單。讓大家能夠更好的用好雲。”
（圖：標準、開放，爲AI開發者提供好工具）
阿里靈傑持續將核心技術能力共享給社會各界的開發者們，促使開源社區更好的迭代，並且從開發者們的不同需求出發，持續做出創新。現如今，阿里靈傑AI平臺支撐超過100萬的開發者，AI服務每日調用次數超1萬億次，提供過萬個AI模型服務。在未來，阿里靈傑也將持續通過AI開源，通過平臺化、工程化的方式，和開源社區一起，實現AI與業務的融合，共同構建AI更加燦爛的明天。
阿里靈傑AI平臺年度新發布
聚焦阿里靈傑的AI能力，阿里雲智能AI產品總監黃博遠帶來了一系列新功能發佈。黃博遠介紹，PAI提供從數據準備、模型開發、到模型部署、訓練的全流程平臺能力，爲廣大開發者帶來更優的使用體驗，更快的系統性能，更低的使用成本。此次產品升級主要是4個方面：
- 大數據+AI一體化平臺。提供了數據準備、模型開發、模型部署、到上線的調優、應用、監控等一些列能力，高效完成模型開發全流程。PAI-DSW集成大數據能力，支持大數據生態無縫接入；異構資源一站式管理，提升利用率。
- 發佈 DSW Gallery多場景使用案例，集成阿里內部最佳實踐，實現“手把手打造AI應用”。內置代碼和數據模版，輕鬆構建業務流程，高效實現業務在平臺上的落地。
- PAI無縫對接模型即服務共享平臺ModelScope，提供300多個成熟模型便於檢索、使用，同時支持零門檻在線體驗。PAI-DSW集成ModelScope的鏡像，PAI-EAS提供完全對接雲化的彈性推理服務，可直接實現模型的拉起。
- PAI積極擁抱開源生態，通過機器學習PAI平臺的雲原生的一系列開發工具，支持用戶自定義鏡像；持續參與開源項目，如Flink、Spark等；除開源技術外，持續在覈心技術領域做出建設，如編譯優化、分佈式訓練、異構調度等。
（圖：阿里雲機器學習PAI，服務開發者的一站式平臺）
DSW Gallery 多場景使用案例
機器學習平臺PAI今年發佈了DSW Gallery 多場景使用案例，爲開發者們呈現基於Notebook的全新AI開發體驗，幫助開發者們實現AI業務的落地加速以及建模環節更好的體驗效果。阿里雲智能高級產品經理馬渝澤提出，在實際業務中，算法工程師們往往在讀取數據、任務管理、環境管理等環節耗費的時間遠超於構建模型本身。DSW Gallery是使用PAI的有效指引，可通過Notebook的形式，直接使用PAI的各個組件，幫助開發者快速熟悉雲原生下的AI研發流程。同時，DSW Gallery爲廣大AI開發者提供來自各個行業和技術方向的豐富案例和解決方案，可進行案例的預覽、快速啓動，支持將案例修改爲適合實際業務的使用場景。有效提升開發效率和質量，快速完成模型構建和訓練。同時，友達光電Principal Architect Clark Chang也表示，在實際應用當中，DSW Gallery可一步到位實現AI方案的落地，免於篩選算法、環境配置、運維管理等冗雜流程。
阿里靈傑MLOps能力發佈
預訓練模型和開源模型社區降低了模型訓練的門檻，但整個機器學習過程仍然非常複雜，模型生產效率往往不高。阿里雲智能資深技術專家、機器學習PAI MLOps技術負責人羅義雲認爲，在深度學習進入到大模型時代後，模型開發範式已被改變。機器學習平臺PAI支持預訓練模型的開發和部署，以ModelScope上的文本生成預訓練模型爲基礎，可通過PAI進行微調訓練，快速產生一個對聯生成模型，並部署成一個在線服務，高效完成一站式的模型開發和部署流程。
阿里靈傑始終積極擁抱開源生態，與開源共生，與開發者們同行。阿里雲智能資深算法專家、EasyCV、EasyNLP開源項目負責人黃俊表示，AI技術的飛速發展離不開開源社區的貢獻。產品擁抱開源的同時，也在持續技術貢獻開源。機器學習平臺PAI作爲AI工程化平臺，持續將涵蓋了AI開發全鏈路的自研優秀技術反饋至開源社區，壯大開源社區的力量。
在電商領域，當前搜索引擎中AI模型無處不在，尤其在向量檢索、多模態搜索等細分方向中對AI模型重度依賴。阿里雲智能資深技術專家、阿里雲開放搜索研發負責人邢少敏通過一些實例展示如何在Opensearch中集成和應用AI模型的全流程，以及相應的業務價值。
阿里雲天池“英特爾創新大師杯全球AI極客挑戰賽”頒獎典禮
爲探索CTR模型性能優化的方向，推動CTR模型訓練效率提升，啓動本次由阿里雲聯合英特爾主辦，阿里雲天池平臺、機器學習PAI等組織機構承辦的 英特爾“創新大師杯”全球AI極客挑戰賽——DeepRec CTR模型性能優化賽。藉助本次大賽，在DeepRec中沉澱CTR模型新的優化思路和優化方向，共享經驗成果，指導和推動實際工業實際場景中點擊率預估模型的訓練效率的提升。
經過數月徵集和評選，“英特爾創新大師杯”頒獎典禮也在此次峯會舉辦。阿里雲智能資深技術專家、DeepRec開源項目負責人李永爲獲獎者們頒獎。
正如賈揚清所言，AI始終在一個又一個創新的巔峯後，帶來更多的驚喜。阿里靈傑持續夯實AI能力體系，與開發者們一路同行，一起實現AI創新應用的加速落地，共同探索AI落地產業的範式升級。未來，阿里靈傑將繼續促進AI產業的蓬勃發展，攜手廣大開發者們在雲上共創增長新曲線。
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