深度学习应用场景与挑战
深度学习广泛应用于个性化推荐、视频理解、智能对话、图像检索、OCR识别、人脸核身、智能风控、自动驾驶、语音助手等多个场景。然而，深度学习应用面临的主要挑战包括：
- 方案复杂：深度模型方案复杂，涉及多个环节和多种模型，参数众多且敏感，不同场景数据差异大。
- 模型效果优化困难：方案复杂导致周期长、见效慢，细节多易踩坑；超参数众多且敏感，候选空间大，场景数据相关性高。
- 工程优化复杂：涉及海量参数和海量数据，训练和推理优化难度大。
- 数据获取困难：标注成本高、速度慢、样本分布不均、隐私保护问题突出。
阿里云PAI解决方案
阿里云PAI平台通过标准化、性能优化和数据获取解决方案，应对深度学习应用挑战：
- 标准化：
- 标准库：提供EasyRec（推荐算法库）、EasyVision（图像视频算法库）、Graph-Learn（分布式图算法库）等标准化库，涵盖主流算法和模型。
- 标准解决方案：包括智能推荐解决方案（PAI-REC推荐引擎、实时推荐方案）、CV/NLP解决方案（e-KYC）、模型训练与推理平台（PAI-Studio、EAS）等。
- 性能优越：
- 分布式存储与查询：支持海量数据和高qps需求。
- 模型优化：通过数据并行（RingAllReduce+层级级联）、模型并行（Whale）、推理优化（Blade）等技术提升性能。
- 千亿特征优化：通过特征准入/淘汰、混合精度训练、内存优化等手段提升效率。
- 数据获取解决方案：
- 智能标注：iTags智能抠图、智能贴合、智能预标注+人机协同。
- 自监督学习：Moby（基于Swin Transformer的Moco）用于图像特征提取。
- 多模态预训练：Swin Transformer based的多模态预训练模型。
- 小样本学习：小样本结构化模型。
PAI平台优势
PAI平台通过硬件、模型生态系统、外循环内循环贡献对接，提供数据量大而全、先进模型结构、强计算力和高性价比的支撑，促进开源生态发展。
参考资料
- 机器学习PAI
- 阿里灵杰
- EasyRec
- 推荐解决方案
- EasyCV
- EasyNLP
- AliGraph
- DSW
- DLC
- EAS
- Blade
- PaiFlow
- Alink
- Whale
- RapidFormer
- HybridBackend
- DeepRec
- iTag
