對于人工智能領域而言，“工程化”無疑是貫穿2021全年的熱點。Gartner、德勤、中國信通院等權威研究機構先后在年度趨勢報告中指出其必要性，與此同時，AI產業化的曲折探索也時刻提醒著大大小小的AI團隊關注工程建設與規模化。

潮起潮落后，一個不容忽視的趨勢已經顯現：只有真正貢獻于各行各業的數字化發展，AI才能不斷迭代前行。這背后，亟需對數據計算分析、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周期管理。而這恰恰是阿里靈杰——阿里云大數據＋AI一體化產品體系所期望和擅長的。

12月3日，2021阿里靈杰AI工程化峰會圓滿落幕。阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能計算平臺事業部負責人、達摩院 AI 平臺負責人賈揚清，達摩院語音實驗室負責人鄢志杰，阿里云智能研究員、機器學習PAI平臺和大數據平臺技術負責人林偉等11位技術牛人亮相本次峰會，與開發者共同探討AI落地產業的路徑探索與創新實踐。

賈揚清：從需求視角出發

擁抱云原生的AI時代

阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能計算平臺負責人、達摩院 AI 平臺負責人賈揚清以一名AI老兵的身份，分享了經歷多次浪潮后的觀察。他把早期的AI開發人員比作“拓荒者”，身兼算法研究員、軟件工程師、數據工程師、系統工程師多種角色，嘗試把AI算法和應用逐漸落地。

（圖：阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能計算平臺負責人、達摩院 AI 平臺負責人賈揚清分享“一個AI開發者的奇幻漂流”）

隨著技術發展，組件數量和模型算法的復雜度都在增加。時至今日，需要搭建一個統一的空間來拉通數據管理、算法迭代、模型訓練及上線各環節。賈揚清總結道，“AI的痛苦在于本質上沒有范式。AI不是一個單點的產品，而是一系列能力的組合；另一方面，AI對標準的軟件和定制化服務協同的需求極強。”

因此，“AI開發者需要的，不是從資源視角搭建起來的平臺；而是從需求出發，通過云原生、容器化方式鏈接資源的平臺”，這正是打造阿里靈杰的初衷。今年10月剛剛發布的阿里靈杰，通過一體化的大數據與AI產品體系，向用戶提供10萬臺以上計算集群的彈性算力、上百種標準化算法和模型服務、以及覆蓋數據處理和機器學習全鏈路的管理能力。

簡言之，阿里靈杰的核心價值在于，幫助今天的AI開發者更好地將數據、算法和場景結合起來，構建更完整更復雜的解決方案，去解決產業中的實際問題。

（圖：阿里靈杰全景）

阿里靈杰AI工程平臺

全鏈路提升效率

阿里云機器學習平臺PAI和大數據平臺技術負責人林偉認為，數據、計算力、和算法有機結合才能推動AI爆發，阿里靈杰也基于三要素形成了獨特的思考和實踐。

第一，數據質量決定模型的高度。因此，阿里靈杰從誕生第一天起就采用大數據與AI一體化的架構，通過湖倉一體實現對多元異構數據的存儲管理，通過DataWorks和智能標注產品實現數據質量提升和監控，通過MaxCompute、Hologres、Flink等計算引擎完成實時或離線分析處理；

第二，算法開發迭代速度是重要生產力。云原生的靈杰平臺能提供彈性的計算力，并具備良好的異構硬件和端設備適配性，能提升模型開發和部署效率。面向大模型，靈杰機器學習平臺的Whale框架可自動實現分布式訓練，FineTune框架可基于預訓練大模型蒸餾出垂直場景的小模型，提升大模型生產速度和應用價值；

第三，AI系統能力是核心能力。阿里巴巴集團內部AI應用需求極大，推動著靈杰機器學習平臺PAI的核心引擎不斷發展優化，覆蓋超大規模稀疏模型訓練及服務、超大規模多模態預訓練模型、自動編譯、大規模集群調度、ML Ops等方向。

（圖：阿里云機器學習平臺PAI和大數據平臺技術負責人林偉分享AI工程化技術趨勢）

聚焦阿里靈杰的平臺產品能力，阿里云機器學習平臺PAI產品負責人黃博遠帶來了一系列新功能發布。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，此次產品升級主要是3個方面：

1. AI開發全鏈路體驗提升，發布AI工作空間實現精細化的團隊開發協作和AI資產管理。

2. PAI集成開源AutoML框架NNI。PAI-DSW以jupyter插件形式集成NNI，讓自動機器學習能力變得唾手可得；PAI-DLC分布式集群可進行NNI HPO分布式訓練，提升使用效果。此外，PAI-NNI加入了剪枝、稀疏化、量化等方向的提升，讓AutoML的能力更易達到企業級應用標準。

3. 基于PAI，可實現超大規模模型的構建、垂直場景小模型蒸餾、以及AI應用部署，讓AI更普惠。

（圖：機器學習平臺PAI，覆蓋AI生產全鏈路）

從標準化AI服務到電商增長

阿里靈杰的產業化實踐

基于強大的基礎設施和工程能力，阿里靈杰在阿里內外都積累了成功案例。達摩院語音實驗室負責人鄢志杰認為，AI行業已經進入發展的“下半場”，AI+產業”將是兌現AI價值的重要途徑，AI應用將形成專業分工更精細的產業鏈生態，“所有人將可使用AI，而AI也將予力所有人”。包含語音、視覺、NLP等能力在內的阿里靈杰AI開放服務正是基于這一愿景誕生，并具備開箱即用、自主定制、成本經濟的特點。

在電商領域，數據驅動下的智能無處不在。阿里巴巴資深技術專家郭瑞杰表示，在電商場景中，用戶除了獲取信息，還存在比對、決策、售后等多個環節，鏈路更長，并且算法效果也業務價值直接相關。基于多年積累的電商智能增長工程平臺，已經上云并產品化，并在電商、零售、內容社區、音視頻領域幫助企業客戶實現用戶和收入顯著增長。

阿里云天池首屆“英特爾創新大師杯”頒獎

創造無止境

為引導開發者創新優化技術解決方案，促進AI行業溝通學習，今年啟動了由英特爾主辦，阿里云天池平臺聯合計算平臺機器學習PAI承辦的第一屆“英特爾創新大師杯”深度學習挑戰賽。比賽聚焦OCR及NLP的兩個經典技術方向，通過多個實用場景面向全球廣大開發者發布算法挑戰。

經過數月征集和評選，“英特爾創新大師杯”頒獎典禮也在此次峰會舉辦。阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能計算平臺事業部負責人、達摩院 AI 平臺負責人賈揚清，阿里云智能研究員、機器學習PAI平臺和大數據平臺技術負責人林偉，英特爾公司中國區超大云計算軟件架構總監魏彬共同為獲獎者頒獎。

這次深度學習挑戰賽的順利舉行離不開英特爾第三代至強?可擴展處理器的強力支持。據英特爾公司中國區超大云計算軟件架構總監魏彬介紹，英特爾第三代至強?可擴展處理器提供了澎湃的計算性能，不僅擁有VNNI指令集，提供強大的INT8的量化性能，還在新一代的平臺中增加了BF16的指令集，對既要求計算又要求精度的OCR以及NLP場景尤為適合；在軟件側，英特爾還在框架層面上對Pytorch Tensorflow進行了深度優化。對本次比賽而言，選手也得以擁有良好的模型訓練和優化環境，無論在邊緣或是云端，都能讓工作負載處于安全狀態，為開發者的模型研發保駕護航。

正如阿里巴巴集團副總裁、AI老兵賈揚清所言，今天百花齊放的AI算法和應用為我們帶來了許多故事，也讓我們在生活中逐漸習慣；但或許在AI領域，我們應該懷抱更高遠的夢想。目前，阿里靈杰正在為各行各業提供實實在在的解決方案，探索著AI落地產業的范式升級。未來，期待開發者們共同在云上更高效的描繪出人工智能增長第二曲線。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的阿里灵杰：AI工程化助力产业数字升级的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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