阿里云上深度学习建模实践-程孟力

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档讨论了阿里云上深度学习建模的实践和挑战，特别是在复杂场景下如何构建高效模型。文中提到了多项技术挑战，包括模型效果优化困难、方案复杂性、工程优化复杂性以及数据获取困难。解决方案涵盖了超参数搜索、智能标注、自监督学习、多模态预训练和小样本学习等方法。此外，文档还介绍了阿里云PAI平台的优势，包括分布式训练、在线服务、可视化建模和多场景支持。通过这些技术和平台支持，可以显著提升深度学习模型的效果，并解决实际应用中的各种挑战。

AI总结

《阿里云上深度学习建模实践-程孟力》总结

一、阿里云深度学习建模面临的主要挑战
1. 数据获取与标注问题：
- 标注速度慢、成本高
- 样本分布不均匀
- 隐私保护难题
2. 模型优化困难：
- 参数数量庞大且敏感
- 模型方案复杂，存在诸多超参数选择问题（如学习率、嵌入维度、激活函数等）
- 海量数据与特征处理的复杂性
3. 工程优化复杂性：
- 分布式训练与推理优化
- 海量参数与数据处理的技术难题

二、解决方案概述
1. 数据获取与标注优化：
- 智能标注工具itags
- 自监督学习与多模态预训练
- 小样本学习技术
2. 模型优化策略：
- 超参数搜索与自动化优化
- 特征选择与组合（如GBDT特征选择、NAS等）
- 多任务模型设计（如share-bottom、mmoe等）
3. 工程优化技术：
- 分布式训练与模型并行
- 推理优化工具Blade
- 在线预测服务（EAS）与弹性扩缩技术
- 多模型部署与蓝绿部署

三、阿里云深度学习生态支持
1. 平台与工具支持：
- 机器学习框架（PAI-TensorFlow、PAI-PyTorch等）
- 数据计算引擎（MaxCompute、EMR、Flink等）
- 容器服务（ACK）
- 开发者工具（CLI、PAIFlow、OpenAPI等）
2. 智能化服务与工具：
- 智能标注工具itags
- 可视化建模工具Designer
- 分布式训练服务DLC
3. 应用场景与成功案例：
- OCR识别、人脸核身、智能风控、自动驾驶等
- 语音助手、智能对话系统、图像检索等

四、阿里云深度学习平台优势
1. 一键部署与弹性扩缩
2. 多框架多语言支持
3. 高效推理优化与资源池管理
4. 分布式训练与全托管服务
5. 丰富的生态系统与开源支持

本次分享重点围绕阿里云深度学习建模实践中的关键问题、解决方案与平台优势进行了全面阐述，展现了阿里云在深度学习领域的技术能力与应用场景。