機械学習プラットフォーム PAI
0 まえがき
人工知能の恩恵を受けて、機械学習、深層学習、アルゴリズム、モデル構築などが
多くの大企業によって整備されてきましたが、
現在のAIで有利な地位を占めるには、早期参入、早期レイアウト、早期出力が必要です。時代の状態です。
もちろん、Alibaba Cloudの機械学習プラットフォームPAI製品の発売も期待されている。
さらに、幸運なことに機械学習プラットフォーム PAI の評価にも参加することができ、私にとってそれは成長であり学習です。
ということで、次は学ぶ姿勢で製品の使用感や使用感などをアウトプットしていきます。
1. 開封体験
使用するには箱から出す必要があります。
ここでは「今すぐアクティベート」→「無料でアクティベートしてデフォルトのワークスペースを作成」ボタンを直接クリックして、今日の話題に入ります。
期待どおりに「アクティベーションの確認...」ボタンをクリックすると、認証を求めるプロンプトのポップアップ ウィンドウが表示されます。
今回は「直接開く」ボタンをクリックして何が起こるかを確認してみました。
資源の滞納があるので、「無料売春」を避けるためにアクティベートされてはいけないので、完璧です。
考え方を変えて、「承認」に進みましょう。
このプロンプトが表示された場合は、認証が成功し、使用できることを意味します。
ここで質問があります:
認証が成功した後、前のページをすべて閉じました。この時点で戻るにはどうすればよいですか?
たゆまぬ努力の末、無事にオープンすることができました。
インターフェースを見ると、見慣れたような、見慣れないような？
心配しないで、PAI プラットフォームがもたらす満足感を少しだけ体験してみましょう...
2. ワークスペース
2.1 ワークスペースの詳細
ワークスペースの詳細ページでは AI アセットを表示でき、非常に便利です。
もちろん、そのために重要なのは操作手順、つまりいかに早く始められるかということです。
次の図に示すクラウド ネイティブ開発シナリオ:
以下の図に示すように、AI + ビッグデータのベスト プラクティス:
2.2 クラウドネイティブ開発シナリオ
ダイレクト データセットの開始ボタン、
データセット管理メニュー ページに直接入ると、ページの全体的なレイアウトは非常にシンプルで明確です。
さらに、必要に応じてリストのフィールド情報を表示できるので、非常に優れています。
2.3 AI + ビッグデータのベストプラクティス
AI+ビッグデータのベストプラクティスの「ビジュアルモデリング」モジュールのスタートボタンを直接クリックし、
「ビジュアルモデリング」メニューに直接ジャンプできるのでとても便利です。
メニューごとに検索する手間が省けるので、このフローチャートは非常に実用的です。
3. モデルの開発とトレーニング
3.1 ビジュアルモデリング
3.1.1 新規
「ワークフローリスト」タブでは、まず新しいワークフローを作成します。
以下に示すように、デフォルトのページが表示されます。
いくつかの情報を入力して保存するだけです
保存後のリストは以下のようになります
新しい「_」ワークフローがルート ディレクトリに生成されました。そして、いくつかの新しいワークフローを次々に作成しましたが、問題はありません。
3.1.2 インポート
ワークフローを再度インポートして試してみます。
以下に示すように、json ファイルがアップロードされました
以下に示すように、ファイルはアップロードされていません
6 質問と質問:
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①. ここでのワークフロー名は、アップロードしたjsonファイルの名前に応じて自動的に「_copy」が追加されますが、
これは意図的に行われているのか、他の理由で行われているのかわかりません。 -
②. アップロードされた json ファイルは内容の検証は行わず、json 形式が正しいことのみを検証します。
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③. ファイルがアップロードされていない場合は、「OK」ボタンをクリックすると、「ワークフロー名」が未入力であることが表示されます。実際、もう一度見てみると、ワークフロー名がグレーアウトされています。混乱していますか？?
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④. インポートしたファイルのワークフロー名を変更します _ を削除しただけでは、エラーが報告されて保存できません（下図参照）。
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⑤. ワークフロー名が100文字の場合、リストが不完全でマウスオーバーしても一覧が表示されませんが、下図のようにワーク基本情報ページを入力するだけで全て表示されます。
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⑥. ワークフロー名には繰り返し制限がないため、⑤の場合、リストにあるかどうかは不明です。
3.1.3 ワークスペース表示として公開
新しく作成したワークフロー フォルダーを選択し、[OK] をクリックします。1 このワークフローはフォルダーを正しく変更します。問題ありません。
3.1.4 クエリ
ここのクエリ ボックスは非常にシンプルで、プロンプトです: を入力してください。
ワークフローフォルダー名とワークフローIDを入力しましたが、見つかりません
ワークフロー名のみを照会できます
提案:
小さな開発者がそれを面倒だと思わないのであれば、入力ボックスのコピーを完成させるべきです。これら 2 つの言葉は悪くありません。
3.1.5 クローン作成
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1. 新しいワークフローを作成し、次のようにページを複製します。
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2. ワークフローのインポート、クローン作成
質問：
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ワークフロー名を変更せずに「OK」ボタンをクリックすると保存できず、ワークフロー名が標準化されていない旨のメッセージが表示されます...
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実際、ファイルをアップロードするときは、ファイルの命名規則を確認する必要があります。そうしないと、次の図に示すように、クローンによってワークフロー ファイル名が標準化されていないことを示すメッセージが表示されます。
3.2 ワークフローに入る
3.2.1 ワークフローページの全体表示
ワークフロー ページに入ると、全体のスタイルは次のようになります。
- 左側に示されているワークフローは use 関数です。
- ワークフローの基本情報が右側に表示されます。
- ワークフローのコンテンツが中央に表示されます。
3.2.2 ランニング
実行ボタンをクリックすると、非常に強力ですが、エラーが報告されます。
中身が空っぽだから。
再度調整したらこんなページになりました
その後、再度実行します。
ここで注意すべき点が 1 つあります。
作業ノードが他のリソースを使用している場合は、実行する前にそれを追加する必要があります。そうしないと、次の図に示すようにエラーが報告されます。
3.2.3 ツールモデル
左側には強力な機能が表示されます。
ここが非常に便利なポイントで、現在のモデルやツールの使い方が分からない場合には、直接ドキュメントへのリンクが表示されるので、非常に使いやすいです。
3.3 プレハブ型枠
プレハブのテンプレートには、使用できる非常に包括的なテンプレートがあることがわかります。
3.3.1 プレハブテンプレート - 作成
ここで、もや天気予報も作成します
作成したらそれだけです。
4. まとめ
他のモデルも順次使用していきました。
リソースを節約するため、スクリーンショットを 1 つずつ表示することはありません。
全体的な使用プロセスでは、依然として強力で、便利で、詳細であると感じます。
プラットフォーム全体にはまだ少し欠陥がありますが、欠陥はその良さを隠しません。
ことわざにあるように、不完全な製品が最も完璧です。
したがって、全体的には、機械学習 PAI プラットフォームの使用に問題はありません。
また、これは、エンジニアリング プラットフォームを統合し、オープンソースのエコロジー AI を共同で構築するという製品のテーマとも非常に一致しています。
同時に、Alibaba Cloud が技術力を向上させ、企業や個人のニーズをより満たす便利な製品を発売するというさらなる使命を担ってくれることを期待しています。