導讀 本次分享題目為從模型到服務：阿裡雲機器學習 PAI 一站式模型開發和部署實戰。
全文目錄：
1. 影響模型開發效率的問題
2. 預訓練模型與開源模型社群
3. Demo：PAI一站式模型開發實戰
4. 總結與展望
分享嘉賓｜羅義雲，阿裡巴巴 資深技術專家
編輯整理｜river
出品社群｜DataFun
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影響模型開發效率的問題
1.機器學習流程
整個機器學習流程可以分為三個階段：資料準備、模型開發和模型部署。接下來，我們從更細顆粒度對這三個階段進行拆解與分析，從每個階段的主要工作内容與主要參與者進行介紹。
- 資料準備：資料準備是機器學習的第一步。該階段主要有資料采集、資料标注和資料預處理，為模型開發做好準備工作。主要參與者是資料科學家。
- 模型開發：模組化（模型、算法實驗）、模型訓練、模型評估。主要參與者是算法科學家。
- 模型部署：模型在離線部署、監控算法效果與性能等。主要參與者是開發和運維工程師。
接下來，我們将重點聚焦在模型開發階段。
2.模型開發階段面臨的問題
模型開發階段主要面臨三大問題：難上手、效果差、不經濟。
其具體表現在：
- 難上手：深度學習網絡門檻較高，開發環境搭建比較困難，訓練任務容易出錯，而且出錯問題難以排查
- 效果差和不經濟：如果需要追求算法效果，則需要更大資料集，更深網絡結構，更多的疊代次數，勢必會增加計算資源，訓練時間更長。考慮到實際成本，不得不犧牲算法品質。
上述問題會導緻模型開發效率的低下，會影響算法上線的時效性，最終會導緻使用者的業務問題遲遲無法得到很好解決。
3.使用者痛點
2020年algorithmia公司開展的一項調研發現約70%的使用者需要耗時超過一個星期才能将一個模型部署到生産環境中，其中40%的使用者需要花費一個月甚至更長。那麼該問題是否有解決方案呢，其實是有的，接下來我們看下解決方案——預訓練模型與開源模型社群。
02
預訓練模型與開源模型社群
1.預訓練模型與開源模型簡介
如果問現在AI領域最火的是什麼，首先想到就是chatGPT。時間往前推一兩年，比較火的應該是HuggingFace。HuggingFace的價值在于提供大量開源預訓練模型，以及配套的transformers庫，使得AI開發進入平民化時代。在2022年11月的雲栖大會上，阿裡巴巴達摩院也重磅推出了中文開源模型社群ModelScope。
預訓練模型和開源模型社群深刻的改變了使用者模型開發的範式。在預訓練模型出現之前，算法科學家訓練一個模型，需要從構造深度神經網絡開始，一步步進行搭建。預訓練模型出現之後，使用者隻需要提供資料集進行微調訓練，即fine-tune就可以了。其結果是，使用者可以以較低成本得到比較理想的模型。
開源模型社群将SOTA模型聚集在一起，友善使用者查找，同時提供了友好的程式設計接口，進一步提高了模型開發效率。
同時，我們注意到，以預訓練模型作為模型開發的起點，不僅僅是開源模型社群在推動，一些雲廠商也早已入局，比如AWS、Azure等。AWS SageMaker的Jumpstart就為HuggingFace、Pytorch Hub等開源模型社群的模型提供了一站式開發和部署的功能，而AzureML近期也與HuggingFace合作，提供了将其中的模型一鍵部署成Azure Endpoints線上服務的功能。
阿裡雲敏銳的意識到大模型時代的到來，在整體上做了布局，我們來看下阿裡雲是如何進行大模型開發和應用的。
2.阿裡靈傑
阿裡靈傑大圖如下圖所示，阿裡靈傑是建構于阿裡雲基礎設施之上的大資料+AI一體化平台，大模型從開發到應用的全流程，都可以在阿裡靈傑上得到相應的支援。阿裡靈傑不僅支援大模型的模型和部署，也通過對外開放服務、行業模版和解決方案等多種透出方式來賦能不同行業的客戶：
阿裡靈傑有4大特點：Scale、Simplicity、Speed、Scenario，具體如下：
- Scale：大資料、大規模、大應用
- Simplicity：标準，像調用函數般易用
- Speed：極緻的運作、開發和運維效率
- Scenario：向場景而生，支援不同場景的需求
作為阿裡靈傑的智能化底座，機器學習平台PAI很好支援了大模型的訓練和部署。接下來，我們具體看PAI是如何做到這一點的。
3.PAI預訓練模型開發架構
阿裡雲機器學習平台PAI的整體架構如下圖：
從PAI架構圖中我們可以看到PAI由4個子產品組成：機器學習架構與雲計算基礎設施、PAI核心引擎、PAI預訓練模型開發和AI應用層。
- 機器學習架構與雲計算基礎設施：該部分主要是PAI依賴的雲計算基礎設施和機器學習架構。首先是基礎硬體（CPU/GPU）、容器服務（ACK）和計算資源（ECS）部分，往上是雲原生AI基礎平台（DLC），再之上是機器學習架構。PAI支援目前的主流機器架構，如Tensorflow、Pytorch、EasyTransfer、Transformers等。
- PAI核心引擎：PAI大規模并行分布式訓練引擎（PAI-Whale/EPL）和PAI推理加速（PAI-Blade）與線上預測服務（PAI-EAS）
- PAI預訓練模型開發：基于上述核心能力，PAI支援大模型的訓練和部署。首先，從公共模型倉庫找到預訓練大模型，提供資料集進行fine-tune，訓練得到的模型可以通過對應接口注冊到PAI模型庫中，然後将其部署到EAS上，提供離線推理或者線上服務功能。
- AI應用層：最後，通過AI開發和AI應用對客戶提供相應的支援。
如果引入大模型開發流程會更完整一些，接下來我們看下引入了大模型開發流程之後的詳細開發架構。
4.PAI預訓練模型開發架構詳解
PAI預訓練模型開發架構如下圖：
該圖中，最上面一條鍊路就是大模型開發的流程。
首先，我們通過靈傑的大資料引擎，高效地讀取超大規模的訓練資料集，接下來用PAI大規模分布式訓練引擎PAI-Whale進行高效、低成本的訓練，得到預訓練大模型，然後該模型就可以供下遊fine-tune任務使用。預訓練模型的fine-tune和部署之前已經介紹過了，這裡就略過了。
需要指出的是，在預訓練模型的訓練和fine-tune支援上，PAI采用的是完全相同的架構，提供了相同的程式設計接口和使用者體驗，并且提供了業界領先的規模和效率。
5.PAI控制台詳解
之前提到，大模型的訓練和部署主要是靠PAI的三駕馬車來實作的：互動式模組化DSW、容器訓練DLC和模型線上服務EAS。PAI的控制台截圖如下：
- DSW：提供小資料量、較少疊代次數的快速實驗能力，可以讓使用者在較短時間内看到效果，以此可以判斷代碼或者邏輯的正确性。
- DLC：支援使用者進行全量資料、更多疊代次數的分布式訓練，高效低成本得到最終模型。
- EAS：提供模型部署和線上服務的能力。
接下來，我們用一個實際案例來示範PAI如何做到預訓練模型的訓練與部署的全流程支援的。
03
Demo：PAI一站式模型開發實戰
我們回到之前介紹的ModelScope，在ModelScope上找到PALM2.0中文文本生成預訓練模型，通過fine-tune獲得對聯生成模型，并通過EAS進行部署。
首先我們在ModelScope上擷取到預訓練模型，并且下載下傳好對聯資料集。接下來，我們進入到PAI控制台，整個流程涉及到PAI的三個子子產品：
- 首先，在小資料量下用互動式模組化DSW編寫代碼
- 其次，用容器訓練DLC運作全量資料的分布式訓練任務
- 最後通過模型線上服務EAS進行部署。
1.測試預訓練模型對聯生成的效果
在fine-tune之前，我們先在互動式模組化DSW中編寫代碼，測試預訓練模型的效果。
預訓練模型對聯生成的結果如下，我們可以看到結果是比較差的：
接下來，我們用對聯資料集對其進行fine-tune訓練。測試結果如下，可以發現fine-tune之後的效果大大提升了：
2.用容器訓練運作全量資料的訓練任務
該部分我們将資料集改成全量資料，在容器訓練（DLC）中配置好參數，然後點選送出。
3.模型部署
該部分我們采用模型線上服務（EAS）對訓練好的模型進行部署，并提供線上服務。之後使用者可以調用該服務，比如，通過釘釘機器人以對話方式體驗模型線上服務。在ModelScope上，除了文本生成預訓練模型外，還有文生圖等預訓練模型。
4.MLOPS：以模型為中心的機器學習中心管理
我們回到第一部分的機器學習流程，來看看要提升機器學習端到端的效率，還有哪些需要解決的問題：
- 資料準備：資料集管理、資料品質分析、資料集加速
- 模型開發：依賴管理，實驗管理、Debugging、模型評估
- 模型部署：模型打包、A/B Testing、模型監控
上述問題可以通過提供一系列開發流程的最佳實踐來解決，也需要配套一些效率工具，最終目标讓機器學習流程更加順暢，更加絲滑，更加自動化。讓資料科學家專注資料準備，算法科學家專注模型開發，工程的問題交給平台就好了。這些最佳實踐和效率工具的組合就是Machine Learning Ops（MLOps）。用一句話來概括，MLOps就是以模型為中心的機器學習生命周期管理。
總結與展望
PAI作為AI工程平台，是聯通算法創造力和業務生産力之間的橋梁。我們願意将該橋梁搭建好，一方面支援算法快速創新，另一方面也支援應用快速落地。
今天的分享就到這裡，謝謝大家。