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人工智能平台 PAI

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首页人工智能平台 PAI人工智能平台 PAI人工智能平台 PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业客户及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生人工智能，涵盖DSW交互式建模、Designer拖拽式可视化建模、DLC分布式训练到EAS模型在线部署的全流程。最新动态产品试用Notebook GalleryAI开源项目相关技术圈人工智能平台 PAI产品简介学习路径由浅入深带您玩转PAI！了解PAI介绍什么是人工智能平台 PAI产品架构产品优势购买指导立即开通Designer（原PAI-Studio）计费DSW计费DLC计费EAS计费上手快速入门首页模板构建实验使用Designer常规机器学习组件深度学习框架组件AutoMLDSW创建实例管理实例使用开发环境Python入门DLC数据配置创建任务EAS服务部署客户端命令使用说明服务调用方式定时自动部署模型服务SDK离线训练离线预测PAI-TensorFlow场景化解决方案用户增长插件智能零售多媒体分析ModelHub图像智能处理类模型人脸模型实践最佳实践推荐业务解决方案PyTorch迁移学习任务相关产品

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什么是个人运动机能指数（PAI）？ - 知乎

什么是个人运动机能指数（PAI）？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册指数指数型基金指数基金定投什么是个人运动机能指数（PAI）？小米等智能穿戴设备逐渐有了PAI数值，那它什么呢？显示全部 ​关注者10被浏览128,375关注问题​写回答​邀请回答​好问题 1​添加评论​分享​2 个回答默认排序Max​ 关注认识PAIPai health是美国一家研究健康的科技公司。该公司核心发明PAI数值，是第一个科学有效地将心率数据转化为个人运动机能指数。PAI数值的算法，综合心率和用户的其他数据，通过智能手表获得每天由于活动产生的pai点数，在app上展示。PAI的算法基于是由挪威科学技术大学医学院运动医学领域的领先科学家UlrikWisløff教授发起的HUNT项目的研究成果，该研究历时25年，涉及45,000名参与者。PAI值简单总结，就是把静息心率、运动心率、步数、心率跳动规律进行计算反应成活动能力。PAI值越高活动强度越大通过将PAI算法应用于HUNT数据，研究人员能够证明，当人们持续以等于保持100 PAI的强度进行锻炼时，可以 将心血管疾病的风险降低多达25％， 并显着降低男性与生活方式相关的其他疾病和所有年龄段的妇女。这也导致 预期寿命平均增加5年。PAI分数始终保持100以上的人患高血压，心脏病和II型糖尿病的风险较小。PAI的未来Pai Health的CEO Peter Taylor的表示：“PAI计量比单纯的计步更为广范和个性化，并且可以计量各种形式的运动，为个人量身定制健康计划。我们为保险公司和客户提供独特的解决方案，保险公司引导客户提高运动参与度，同时也可降低用户患病风险以及开支。PAI与运动健康大数据结合，相信会在健康风险管理和保险领域有更多发展。PAI也有局限，也是科技圈没有突破面向个人简易检测VO2max，未来可期。发布于 2020-10-12 11:39​赞同 30​​21 条评论​分享​收藏​喜欢收起​知乎用户PAI（Personal Activity Intelligence，PAI）个人运动机能指数如何计算？苹果手表有健身三环指导运动，小米运动中有 PAI 指数评价运动。PAI 是什么？又有什么用？PAI 定义PAI 的全称为 Personal Activity Intelligence ，翻译为中文为个人运动机能指数。按照小米运动官方的介绍：“PAI 活力指数是个人生理活动指标，基于心率数据，结合每日活动强度以及个人生理数据多维度动态综合评估，通过算法转换为直观的 PAI 值，它不依赖于单项数据，让你系统全面的了解身体状况。只需要一定强度的日常活动或运动，即可获得 PAI 值。根据 HUNT Fitness Study* 的研究结果，将 PAI 保持道 100 以上，有利于降低心血管疾病死亡风险，提高预期寿命。”PAI 独特价值在论文中 Ulrik 教授详细提及了 PAI 的研究背景和独特的价值。促进体力活动的主要挑战是为个人展现清晰的反馈，提供有意义的个性化指导，以促进身体活动。诸如「每天 1000步」或「每天运动30分钟」，往往只能提供模糊的目标，甚至存在误导，因为它们不能反映身体对不同活动的反应。追踪和测量身体对运动反应最个性化、最准确的方法是监测心率。与步行距离、步数、活动频率以及持续的时间等所有其他身体活动指标不同，心率的变化反映了身体对运动的反应，而与运动类型无关。目前，尚缺乏一种简单的方法可以将身体活动期间的心率转换为有意义的指标，以帮助了解合适的活动量或者是运动量，以及以什么样的强度水平运动，才能达到最佳健康效果。因而，教授 Ulrik Wisløff, PhD 在 2017 年提出PAI（Personalized Activity Intelligence，个人活动指数）解决上述问题。PAI 能够整合心率监测设备数据，分析一周内心率变化模式。同时。通过评价 PAI 分数能够评估人的心血管疾病风险以及全因死亡率。模型假设构建 PAI 模型基于以下假设：使用储备心率百分比计算个体的运动强度（储备心率是最大心率和静息心率的比）极低的运动强度不会提高心肺功能，因而 表明 PAI 数值的增加存在阈值为提高心肺功能，提高运动强度可以显著减少运动总量，因而表明模型的强度非线形运动水平从根本上说是强度和时间的产物，因而为分析连续心率数据，需要通过整合随时间变化的非线形比例强度来实现不活跃的人群进行锻炼心肺提高更多，因而训练水平高，锻炼对心肺功能锻炼的改善较小心肺功能提升时，静息心率以及此极限运动时的心率会降低，因而 PAI 指数达到满分 100 所需要的绝对体力活动水平会更高。计算过程根据假设 1，我们需要进行心率标准化：\bar{y}(t) = \frac{y(t)-y_{th}}{y_{max}-y_{th}} \\y(t)(次/分钟）是在 t时刻的心率，y_{max}是心率的最大值，y_{th}是在假设 2 中提到心率阈值，对于计算机计算 \bar{y}(t)有上限，y \in [0,1], 正则化强度 \bar{y}(t)进一步由以下指数型函数进行缩放，其包含系数 c_{1}和 c_{2}：z(t) = c_{1}(e^{c_{2}y(t)}-1)其中 z(t)为运动强度评分（运动强度非线形）。为了评估一周内的运动水平，对时间进行积分（假设 4）给出活动评分：P =\int_{-T}^{0}z(t)d t-T是指前一周时间，单位为 t（分钟）。最后，根据包含c_{3}和c_{4}两个未知系数的方程计算健康预测活动分数（假设5）。c_{3}和c_{4}分别表示水平的偏移量和衰减量。V = c_{3} + c_{4}(1-e^{-P})推导队列（The derivation cohort ）估计系数 c_{1}、c_{2}、c_{3}、c_{4}。本研究使用了我们先前研究的结果【3】。在之前的研究中，我们使用非运动模型来估计 VO_{2peak}。在此研究中使用同样4个参数预测VO_{2peak}，即体力活动、年龄、BMI/WC以及 RHR，其中V(t, {\{y_{t}, \in T}\}, y_{max}, y_{th}, c_{1}, c_{2}, c_{3}, c_{4}) 取代之前之前研究中的静态体力活动指标。设计最小二乘成本函数（A least-square cost function），将预估的 VO_{2peak}和测量的 VO_{2peak}进行拟合，在 Matlab（R2013a）中使用非线形编程方法（quasi-newton method）进行编程求解。求解得到的模型系数如下：系数(coefficient)男性女性c110.18179.8556c25.78085.0167c341.937434.2325c49.83829.7581预测结果 V 可读性较差，实际应用也较差。因而将设计从 0～100 跨度的线形尺度，其中 0 代表完全不动，100 代表推荐活动水平。PAI = 100 对应的运动强度为每周两次，每次进行 4x4分钟，组间进行 3 分钟主动恢复的高强度训练【2，4-7】。PAI 数值会超过 100， 但不会带来额外的健康益处。参考文献Nes, Bjarne M., Christian R. Gutvik, Carl J. Lavie, Javaid Nauman和Ulrik Wisløff. 《Personalized Activity Intelligence (PAI) for Prevention of Cardiovascular Disease and Promotion of Physical Activity》. The American Journal of Medicine 130, 期 3 (2017年3月): 328–36. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2016.09.031.1. Swain DP, Franklin BA. VO(2) reserve and the minimal intensity for improving cardiorespiratory fitness. *Medicine and science in sports and exercise. *2002;34(1):152-157.2. Nes BM, Janszky I, Aspenes ST, Bertheussen GF, Vatten LJ, Wisloff U. Exercise patterns and peak oxygen uptake in a healthy population: the HUNT study. *Medicine and science in sports and exercise. *2012;44(10):1881-1889.3. Nes BM, Janszky I, Vatten LJ, Nilsen TI, Aspenes ST, Wisloff U. Estimating V.O2peak from a nonexercise prediction model: the HUNT Study, Norway. *Medicine and science in sports and exercise. *2011;43(11):2024-2030.4. Tjønna AE, Leinan IM, Bartnes AT, et al. Low- and high-volume of intensive endurance training significantly improves maximal oxygen uptake after 10-weeks of training in healthy men. PLoS One 2013;8(5):e653825. Helgerud J, Høydal K, Wang E, et al. Aerobic high-intensity intervals improve VO2max more than moderate training. Medicine and science in sports and exercise.2007;39(4):665-671.6. Wisløff U, Ellingsen Ø, Kemi OJ. High-intensity interval training to maximize cardiac benefits of exercise training? Exercise and sport science reviews. 2009;37(3):139-146.7. Wisløff U, Coombes JS, Rognmo Ø. Cross talk proposal: High intensity interval training does have a role in risk reduction or treatment of disease. The Journal of physiology. 2015;593(24):5215-5217.发布于 2023-07-28 14:39​赞同​​1 条评论​分享​收藏​喜欢收起​​

人工智能平台 PAI_机器学习建模训练部署_智能推荐_人工智能-阿里云

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< 查看所有产品人工智能平台 PAI（原机器学习平台）播放视频人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。智算服务 PAI-灵骏新发布公共云Serverless版，支撑AIGC等大规模训练场景立即开通管理控制台产品文档产品定价Notebook Gallery

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智算服务 PAI-灵骏全新升级面向大规模深度学习及融合智算场景的PaaS平台产品，支持公共云Serverless版、单租版以及混合云产品形态，一站式提供AI工程化全流程平台及软硬一体联合优化的异构融合算力。了解和购买智算服务 PAI-灵骏

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人工智能平台 PAI产品功能人工智能平台 PAI是面向开发者和企业的AI工程化平台，提供了覆盖数据准备、模型开发、模型训练、模型部署的全流程服务。

数据准备在数据准备阶段，PAI-iTAG 提供智能化数据标注服务，支持图像、文本、视频、音频等不同类型数据标注，支持多模态数据标注；提供丰富的标注内容组件和题目组件，用户可以直接使用平台预置的标注模板，也可以自定义模板进行数据标注。同时提供全托管的数据标注外包服务。进一步了解 PAI-iTAG模型开发在模型开发阶段，可通过 PAI-Designer 和 PAI-DSW 两款开发工具来完成建模。可视化建模 PAI-Designer 提供低代码开发环境，内置100+成熟的机器学习算法，通过拖拉拽完成建模，帮助用户实现低代码开发人工智能相关服务。进一步了解 PAI-Designer交互式建模 PAI-DSW提供交互式编程环境，内置JupyterLab、WebIDE及Terminal，提供底层Sudo权限，开放灵活。进一步了解 PAI-DSW模型训练在模型训练阶段，可通过PAI-DLC发起大规模的分布式训练任务；按照使用场景和算力类别，可以分为使用灵骏智算支持大模型的训练任务，和使用阿里云通用算力节点支持通用的训练任务。PAI-DLC on 灵骏智算资源基于软硬件一体优化技术，超大规模分布式深度学习任务运行，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。支持公共云Serverless版、单租版等形态，提供AI工程化全流程平台及软硬一体的异构融合算力。进一步了解智算服务 PAI-灵骏PAI-DLC on 通用计算资源基于阿里云通用计算（e.g. ECS、EGS、ECI）的训练平台，支持TensorFlow、PyTorch、MPI等多种训练框架，具备灵活、稳定、易用等特点。进一步了解 PAI-DLC模型部署在模型部署阶段，PAI-EAS提供在线预测服务，PAI-Blade提供推理优化服务。模型在线服务 PAI-EAS支持用户将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用。适用于实时推理、异步推理、离线推理等多种场景。进一步了解 PAI-EAS通用推理加速器 PAI-BladeBlade的所有优化技术均面向通用性设计，可以应用于不同的业务场景，通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。进一步了解 PAI-BladeAI资产管理PAI支持用户对模型、数据集、镜像等重要的AI生产资料及开发产出进行全生命周期管理，并提供AI资产共享、训练效果横向比对、异常问题回溯等能力，实现AI开发及应用过程的降本增效。进一步了解AI资产管理能力AI加速服务PAI-ACC AI加速服务是阿里云人工智能平台PAI的提供的AI加速引擎，为企业提供训练加速和推理加速的能力。通过数据集加速、计算加速、优化算法、调度算法和资源优化技术等多种手段，提高AI训练和推理的速度、易用性和稳定性，极大提升AI计算的效率。进一步了解AI加速服务

产品架构

人工智能平台 PAI是面向开发者和企业的云原生机器学习/深度学习工程平台，服务覆盖AI开发全链路，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件。产品优势简单易用封装140+机器学习算法，支持低代码模型训练和一键部署。高性能支持高维稀疏数据场景，支持超大规模样本模型加速训练。低成本支持CPU/GPU混合调度，云原生弹性伸缩，计费灵活。丰富的行业插件提供多场景插件及方案，帮助企业快速构建业务应用。相关产品DataWorksMaxComputeE-MapReduce实时计算Flink版

应用场景

文图生成智能推荐用户增长端侧超分智能货柜智能文创金融量化科学计算智能客服内容风控Diffusion文图生成解决方案PAI在文图生成领域，提供了端到端、轻量化的纯白盒解决方案。您可以直接使用PAI提供的默认模型，在PAI上进行部署推理，实现具体业务场景的文图生成功能。您也可以快速自定义构建文图生成模型，快速生成输入文本对应的图像，服务于下游各种AI创意应用场景。查看详细方案介绍使用文档能够解决AI创意图像生成支持快速生成符合文本描述的、各种风格的图像。 定制化模型微调根据自有业务场景，选择性地进行模型调优和线上部署。轻量化应用构建快速构建文图生成应用的完整链路。推荐搭配使用PAIOSS场景及方案介绍PAI平台结合业务场景，提供从召回到排序的全链路推荐白盒化智能推荐解决方案，可以赋能客户自己掌握推荐业务的全部核心技术环节。另外也提供了GraphSage、MultiTower、DIN等业内经典推荐类算法。可以在10天左右，帮助客户构建深度贴合业务的企业级推荐解决方案。查看智能推荐系统最佳实践文档联系我们能够提供提高内容推荐精度降低人工推荐的不稳定性与业务深度融合、全链路打通，快速构建推荐搭配使用PAI-DesignerPAI-EASMaxComputeE-MapReduce场景及方案介绍PAI平台用户增长解决方案，结合业务场景，通过提供成熟的算法组件模式，帮助客户在一周左右，快速实现流失用户召回、沉默用户激活、买量价差、用户流失预警、用户LTV管理等能力，并实现客户自主掌握全部技术细节。查看详细方案介绍联系我们能够提供流失用户召回降低人工策略不稳定性降低营销成本推荐搭配使用PAI-Designer短信服务E-MapReduceMaxCompute场景及方案介绍通过在手机端内嵌超分模型，将低清晰度视频实时自动转换成高清晰度，从而提升用户体验并节约CDN、转码等服务成本查看详细方案介绍联系我们能够提供数据源基于海量开源视频和图像数据生成Base模型，也可以基于用户提供的数据进行模型Finetune模型训练通过机器学习平台PAI进行模型训练，并且进行模型训练过程中的超参自动优化模型评估及测试效果，稳定性与功耗在大量真实业务场景中打磨验证模型部署自动实现模型和MNN框架兼容性适配工作，完成模型在手机侧的部署推荐搭配使用机器学习PAI智能货柜商品分析解决方案针对智能货柜商品分析场景，存在的SKU更新频繁、服务上线标注量大等问题。针对这些问题，阿里云机器学习PAI平台提供一套基于计算机视觉检测算法的商品分析解决方案，仅需准备少量真实柜面测试图片（10~20张）与图片标注结果和待上架商品的相关环拍信息，就可以快速更新的商品分析服务。查看详细方案介绍使用文档能够解决功能支持高精度的商品陈列定位和分析，包括商品统计，分层分析，空位分析， 支持扩展商品类目。定制化模块支持根据自由业务场景，选择性的支持模型调优和部署。推荐搭配使用PAI0SS智能文创解决方案PAI在智能文本创作领域，提供了端到端，多样化的纯白盒解决方案，支持不同量级的模型结构，目前已支持中文新闻标题生成、文案生成、问题生成、作文生成和古诗生成等功能。您可以根据不同的需求快速自定义构建各种类型的智能文创模型，针对不同的文本输入进行快速创作型应用，服务于文本创作场景需求。查看详细方案介绍使用文档能够解决多类型任务支持支持文本摘要、新闻标题生成模型构建，并持续扩展功能池。定制化模块构建根据自有业务场景，选择性地进行模型调优和线上部署。推荐搭配使用 PAI0SS场景及方案介绍大量的金融量化数据在大规模计算上，常常遇到性能瓶颈。PAI平台金融量化科学技术最佳实践将为大家带来如何基于PAI-DSW、Mars和PAI-Eflops进行大规模科学计算的加速方案。查看详细方案介绍联系我们能够解决环境管理困难本地化自建策略研发平台容易导致环境不一致资源分配复杂任务资源分配不均导致资源抢占策略回测麻烦任务资源分配不均导致资源抢占推荐搭配使用机器学习PAI对象存储OSSMaxCompute场景及方案介绍PAI提供智能客服对话系统领域，端到端的纯白盒一体化解决方案。客户只需要准备好自己相关领域的FAQ（常见问题）和知识图谱数据，就可以自定义地搭建从算法构建到模型部署的人工智能流程，快速实现对应领域的智能客服业务系统，降低人力开销及新人业务学习成本。查看详细方案介绍联系我们能够提供纯白盒可根据您自己的业务场景，自定义构建智能客服业务系统。端到端从数据准备到模型部署推理，提供全链路的系统构建流程。有据可依所有的回答都有依据，避免纯深度学习方案的不可解释性。鲁棒可控系统任何地方出现问题，都有相应的异常处理与分析应对机制。推荐搭配使用对象存储OSS云服务器ECS专有网络VPC云数据库Redis版场景及方案介绍PAI在内容风控领域，提供端到端、轻量化的纯白盒解决方案。您可以针对自己的业务场景，基于PAI提供的预训练模型构建端到端的风控系统，从而识别出高风险内容。查看详细方案介绍联系我们能够提供轻量化端到端快速构建文本和图像内容风控系统定制化根据自有业务场景，定制化白盒方案构建风控系统降低成本降低人工内容审核成本推荐搭配使用机器学习PAI对象存储OSSMaxCompute

模型训练加速支持用户快速搭建针对Transformer模型训练加速的流程，大幅度提升模型训练吞吐或收敛的速度，优化硬件资源消耗。查看详情Blade 通用推理加速结合多种优化技术，对训练完成的模型进行优化，从而达到最优的推理性能。同时，提供的C++ SDK可以部署优化后的模型推理，帮助用户快速将模型应用于生产。查看详情通用文本打标内置默认模型可直接进行部署推理，构建具体业务场景的文本打标系统；同时支持自定义构建文本打标模型，识别不同类型的文本标签，服务于推荐等其他业务应用。查看详情通用视频打标支持不同量级的模型结构，视频帧输入和文+视频的多模态输入形式，单标签和多标签的输出形式。根据不同的需求快速自定义构建各种类型的视频打标模型，快速从视频数据中识别各种类型的视频标签，服务于下游推荐或其他应用场景。查看详情图像检索 PAI在相似图像匹配和图像检索领域，提供了端到端、轻量化的纯白盒解决方案。你只需准备原始的图像数据，无需标注就能快速自定义构建图像自监督模型。最后将模型在PAI上进行部署推理，实现具体业务场景的以图搜图系统。查看详情

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人工智能平台 PAI

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什么是人工智能平台PAI更新时间：一键部署产品详情相关技术圈我的收藏

阿里云人工智能平台PAI（Platform For AI），提供一站式的机器学习解决方案。本文为您介绍什么是人工智能平台PAI。什么是机器学习机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，它使用计算机作为工具并致力于真实、实时地模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析。它可以在以下一些场景得到使用。 内容生成：根据需要，生成主题相关的文字、图片、视频、音频内容。营销类场景：商品推荐、用户群体画像或广告精准投放。金融类场景：贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测或黄金价格预测。社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。非结构化数据处理场景：图片分类或图片文本内容提取。其他各类预测场景：降雨预测或足球比赛结果预测。机器学习包括传统机器学习和深度学习，有以下几种类型： 监督学习（Supervised Learning）：每个样本都有对应的目标值，通过搭建模型实现从输入特征向量到目标值的映射，例如解决回归和分类问题。无监督学习（Unsupervised Learning）：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律，例如解决聚类问题。强化学习（Reinforcement Learning）：相对较为复杂，系统与外界环境不断交互，在外界反馈的基础上决定自身行为，以达到目标最优化。例如阿尔法围棋和无人驾驶。什么是人工智能平台PAI人工智能平台PAI起初是服务于阿里巴巴集团内部（例如淘宝、支付宝和高德）的机器学习平台，致力于让公司内部开发者更高效、简洁、标准地使用人工智能AI（Artificial Intelligence）技术。随着PAI的不断发展，2018年PAI平台正式商业化，目前已经积累了数万的企业客户和个人开发者，是中国云端机器学习平台之一。PAI底层支持多种计算框架： 流式计算框架Flink。基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow、PyTorch、Megatron和DeepSpeed。千亿级特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。PAI提供的服务： 可视化建模和分布式训练Designer，详情请参见可视化建模（Designer）。Notebook交互式AI研发DSW（Data Science Workshop），详情请参见交互式建模（DSW）。分布式训练DLC（Deep Learning Containers），详情请参见分布式训练（DLC）。在线预测EAS（Elastic Algorithm Service），详情请参见模型在线服务（EAS）。PAI依托于阿里云及阿里巴巴集团多年的应用及技术积累，具备以下多种优势。 AI 研发全生命周期全链路：支持数据标注、模型开发、模型训练、模型优化、模型部署以及AI运维管控，是一站式AI平台。拥有140+种优化的内置算法组件。支持业内TensorFlow、PyTorch等多种深度学习框架。提供多种模式、大数据引擎深度结合、多框架兼容、自定义镜像等核心能力。提供云原生架构的AI开发、训练、部署的产品。多样的产品输出方式：公共云支持全托管、半托管。支持AI 高性能计算集群和轻量化输出产品形态。业内领先的AI优化：高性能的训练框架，稀疏训练场景，支持数十亿到数百亿的稀疏特征规模，数百亿到数千亿的样本规模，上千worker的分布式增量训练。主流框架模型加速，使用PAI Blade提升RestNet50、Transformer+LM等十数个主流模型加速比。该服务支持单独或组合使用。支持一站式机器学习，您只需准备好训练数据（存放到OSS或MaxCompute中），所有建模工作（包括数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型发布至离线或在线环境）都可以通过PAI实现。对接DataWorks，支持SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理方式，灵活性高。生成训练模型的实验流程支持DataWorks周期性调度，且调度任务区分生产环境和开发环境，从而实现数据安全隔离。

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开通PAI并创建默认工作空间 - 人工智能平台 PAI - 阿里云

开通PAI并创建默认工作空间 - 人工智能平台 PAI - 阿里云

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人工智能平台 PAI：开通PAI并创建默认工作空间

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人工智能平台 PAI：开通PAI并创建默认工作空间

更新时间：Jan 15, 2024

工作空间是PAI的顶层概念，为企业和团队提供统一的计算资源管理及人员权限管理能力，为AI开发者提供支持团队协作的全流程开发工具及AI资产管理能力。因此，使用PAI功能时需要先开通PAI并创建默认工作空间。本文为您介绍开通需要的权限、具体操作步骤以及开通中的注意事项。准备账号及授权建议您使用阿里云主账号进行开通操作。如果您使用RAM账号开通PAI，需要给对应的RAM账号授予AliyunPAIFullAccess权限，授权操作详情请参见附录：AliyunPAIFullAccess。按上述要求完成准备后，您可以参考以下步骤开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI登录PAI控制台。在左上角选择需要开通的地域后，单击页面中间的开通引导按钮。在右侧弹出的订单详情页面确认开通基本信息，并配置影响开通的关键参数。其中关键配置的注意点如下。组合开通：使用PAI进行AI开发等工作时，会依赖更多其他相关的云产品。在不同的使用场景下，需要依赖的其他云产品列表可参见开通并授权依赖的阿里云产品。建议您在此处同步开通OSS，OSS作为AI资产的存储介质，在AI开发过程中被广泛使用，详见什么是对象存储OSS。勾选后仅会在开通PAI时同步开通OSS，不使用的话不会收费。其他云产品可在后续使用过程中按需开通。将您全部子账号赋予默认工作空间的算法开发角色：开通页面默认为您选中此选项，如果您当前主账号下有很多子账号，建议此处取消勾选，后续再根据实际需要为不同子账号授予对应的权限。授权：您需单击去授权，根据界面提示完成相关授权，获取访问云资源的权限。确认相关信息并完成配置后，单击确认开通并创建默认工作空间，当界面提示开通完成后，您即完成在当前地域的开通操作，后续可单击前往默认工作空间或进入PAI控制台，进行后续的AI开发工作。常见问题当前账号没有权限开通PAI且无法创建默认工作空间，如何解决？问题详情登录控制台后，开通 PAI 并创建默认工作空间按钮为灰，并显示“当前账号没有权限开通PAI，请联系主账号”。解决方案使用主账号完成开通操作。如果您使用的是RAM账号，需要对RAM账号授予AliyunPAIFullAccess权限（权限范围较大，建议您直接使用主账号进行操作），授权操作详情请参见附录：AliyunPAIFullAccess。相关文档在使用PAI进行AI开发时，可能需要依赖一些其他的阿里云产品。为了保障操作顺利执行，您需要开通对应的依赖的云产品并授予合适的权限，详情请参见开通并授权依赖的阿里云产品。创建工作空间之后，您可以管理工作空间计算资源、设置工作空间存储路径等，详情请参见管理工作空间。当多个人员共同在同一工作空间进行开发、管理、运维等时，需要将对应的人员添加为工作空间成员，并赋予合适的操作权限。不同角色的权限差异请参见角色及权限列表页面，具体操作请参见管理工作空间成员。产品计费信息，详情请参见计费概述。了解管理员、AI开发或PAI产品模块涉及的相关概念，帮助您更好地理解并使用产品，详情请参见基本概念。

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PAI的产品架构 - 人工智能平台 PAI - 阿里云

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人工智能平台 PAI：产品架构

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人工智能平台 PAI：产品架构

更新时间：Feb 08, 2024

本文为您介绍PAI的产品架构。如上图所示，PAI的业务架构分为以下四层：基础资源层（计算资源&基础设施）：基础设施包括CPU、GPU、高速RDMA网络以及容器服务ACK等。计算资源包括云原生资源（灵骏计算资源和通用计算资源）和大数据引擎资源（MaxCompute和Flink）。平台工具层（灵骏智算服务&人工智能框架）：人工智能框架：包括Alink、TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed及RLHF等智能框架，用于执行分布式计算任务。优化与加速框架：包括DatasetAcc数据集加速、TorchAcc训练加速、EPL并行训练框架、Blade推理加速、AIMaster自动容错训练以及EasyCkpt秒级异步训练快照等。按照机器学习全流程，PAI分别提供了数据准备、模型开发与训练以及模型部署阶段的产品：

数据准备：PAI提供了标注服务，支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。模型开发与训练：PAI提供了可视化建模（Designer）、交互式建模（DSW）、分布式训练（DLC）以及特征平台（FeatureStore），满足不同的建模需求。模型部署：PAI提供了模型在线服务（EAS），帮助您快速地将模型部署为服务。应用层（模型服务）：支持模型服务包括ModelScope魔搭社区、PAI-DashScope、第三方MaaS平台和百炼。业务层（场景化解决方案）：PAI应用于自动驾驶、科研智算、金融风控、智能推荐等各个领域。阿里巴巴集团内部的搜索系统、推荐系统及金融服务系统等，均依赖于PAI进行数据挖掘。

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为什么微软输入法打pai显示的是Π而不是π? - 知乎

为什么微软输入法打pai显示的是Π而不是π? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册微软（Microsoft）输入法微软拼音输入法英语输入法汉字输入法为什么微软输入法打pai显示的是Π而不是π?很疑惑，看网上的截图以前是可以打出来的显示全部 ​关注者7被浏览40,401关注问题​写回答​邀请回答​好问题 3​添加评论​分享​3 个回答默认排序Achuan-2学生​ 关注微软输入法确实现在只能输入π的大写，但是自己可以手动添加自定义短语，得到如下成果发布于 2021-02-16 10:04​赞同 21​​2 条评论​分享​收藏​喜欢收起​Ooyonghongoo​ 关注从百度输入pai，找到别人弄出来的π。打开设置〉时间设置〉语言&区域〉选项〉微软拼音﹐词库和自学习·用户自定义短语〉用户自定义短语。第一行输入pai，第三行输入你复制的π，点保存即可。发布于 2021-09-23 10:48​赞同 19​​6 条评论​分享​收藏​喜欢收起​​