AI 与机器学习

简介: 阿里云致力于提升云计算基础能力,聚焦性能、稳定、安全和智能四大方向。在性能上,通过技术创新提升弹性;稳定性上,增强产品韧性和自动修复功能;安全上,将安全融入研发流程,提供一站式安全平台;智能方面,结合大型技术推动 Autonomous Cloud,提升开发者体验。此外,云原生开发范式升级,如Serverless化和容器服务ACS,简化开发运维,提高资源利用率,流程式开发工具则提升多云产品集成效率。

01-持续提升云计算基础能力


阿里云产品始终在性能、稳定、安全、智能四个方向持续演进。在性能方面,阿里云不断进行技术创新带来性能的突破,能够为客户带来更好的性能与弹性。在稳定性方面,阿里云持续提升产品的韧性,保证提供高可用的云服务,同时阿里云在产品上提升容灾能力的同时,强化了产品的自动修复能力。在安全方面,阿里云把安全融入到产品技术的研发流程,进行产品的安全能力升级,提供一站式的安全管理平台,帮助用户识别风险,辅助相应的应急响应,实现从系统层到业务层的整体业务系统安全以及响应的能力提升。在智能方面,将大模型技术与云计算融合,通过智能系统优化,AI 辅助开发,智能运维管理,智能客服等全面 AI 升级和优化,走向 Autonomous Cloud,希望未来的云可以像车一样能够自动驾驶,提升开发者使用云的体验。


02-以云原生开发范式增进效率


云的开发范式在进行一系列的升级,越来越多的云产品 Serverless 化,让开发者、企业级的用户做到“开箱即用”,真正把开发重心放在自身的业务系统,维护和优化由云来提供高质量的服务。容器已经成为了云上新一代应用的主流载体,阿里云致力于降低容器的使用门槛,让容器成为平衡云产品间资源管理的媒介,有效地帮助客户提高资源的利用率。为此,阿里云发布了容器计算服务 ACS,提供极简开发运维、开箱即用的容器服务。流程式开发有效串联了不的云产品。开发者从使用单一云产品到多元云产品,为了有效地连接各种云产品,需要运用流程式开发工具,通过事件总线或者函数计算的方式串联各种云产品,支撑复杂业务系统编排,有效地帮助业务开发者提升产品集成与开发的效率。

目录
相关文章
|
6天前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
PolarDB-PG AI最佳实践 2 :PolarDB AI X EAS实现自定义库内模型推理最佳实践
PolarDB通过POLAR_AI插件支持使用SQL调用AI/ML模型,无需专业AI知识或额外部署环境。结合阿里云EAS在线模型服务,可轻松部署自定义模型,在SQL中实现如文本翻译等功能。
|
5天前
|
人工智能 安全 大数据
PAI年度发布:GenAI时代AI基础设施的演进
本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战,平台推出了一系列优化措施,包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等,以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时,发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能,助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外,PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践,支持从数据处理到模型部署的全流程开发,确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用,享受AI带来的红利。
|
9天前
|
人工智能 安全 算法
PAI负责任的AI解决方案: 安全、可信、隐私增强的企业级AI
在《PAI可信AI解决方案》会议中,分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开:首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战;其次阐述构建AI的关键要素;最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望,确保数据、算法和模型的安全与合规,提供全方位的可信AI解决方案。
|
5天前
|
人工智能 容灾 Serverless
AI推理新纪元,PAI全球化模型推理服务的创新与实践
本次分享主题为“AI推理新纪元,PAI全球化模型推理服务的创新与实践”,由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术,PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升,确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾,目前已覆盖16个地域,拥有10万张显卡的推理集群。
|
5天前
|
存储 人工智能 大数据
AI开发新范式,PAI模型构建平台升级发布
本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲,聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分,围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务,PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中,介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用,展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及,赋能各行业,推动社会进步。
|
5天前
|
人工智能 运维 API
PAI企业级能力升级:应用系统构建、高效资源管理、AI治理
PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求,提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块,确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发,满足不同企业的特殊需求。典型案例中,某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台,实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理,成功服务于校内外多个场景。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用,机器学习模型越来越多地被用于决策过程。然而,这些模型,尤其是深度学习模型,通常被视为“黑箱”,难以理解其背后的决策逻辑。解释性AI(Explainable AI, XAI)和可解释性机器学习(Interpretable Machine Learning, IML)旨在解决这个问题,使模型的决策过程透明、可信。
84 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
揭秘AI:机器学习如何改变我们的世界
在这篇文章中,我们将深入探讨机器学习如何改变我们的世界。从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,机器学习正在逐步渗透到我们生活的每一个角落。我们将通过实例和代码示例,揭示机器学习的工作原理,以及它如何影响我们的生活。无论你是科技爱好者,还是对人工智能充满好奇的普通读者,这篇文章都将为你打开一扇新的大门,带你走进机器学习的世界。
39 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
自动化测试的未来:AI与机器学习的融合之路
【10月更文挑战第41天】随着技术的快速发展,软件测试领域正经历一场由人工智能和机器学习驱动的革命。本文将探讨这一趋势如何改变测试流程、提高测试效率以及未来可能带来的挑战和机遇。我们将通过具体案例分析,揭示AI和ML在自动化测试中的应用现状及其潜力。
51 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
146 4