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翻訳にはアリババクラウドのModelStudio(Qwen)を使用しております。

今日の急速に進化するデジタル環境において、人工知能（AI）はビジネス変革の重要な推進力となっています。アリババクラウドは、AIライフサイクルのすべての段階をカバーする強力なAI製品ソリューション群を提供し、その存在感を際立たせています。モデル開発から展開、推論までを網羅しています。彼らの提供内容は戦略的に相互に関連する4つの層に構成されています：GenAIインフラストラクチャ、GenAIモデル、GenAIツール、およびGenAIアプリケーションです。この包括的なフレームワークは、AIに関する技術的課題に対処するだけでなく、現代企業が必要とする俊敏性とスケーラビリティも提供します。

1. GenAIインフラストラクチャ – 高度なAIコンピューティングの基盤

アリババクラウドのAIエコシステムの基盤には、高度なAIタスクに必要な高性能コンピューティングリソースを提供するためのGenAIインフラストラクチャがあります。主な特徴：

高性能コンピューティング:
コスト効率の高いGPUや専用ハードウェアを利用して、ディープラーニングタスクを最適化し、効率的なリソース利用を確保します。
弾力的なスケーラビリティ:
企業はコンピューティングリソースを動的に調整できる柔軟性を得られます。このオンデマンドでのスケーラビリティにより、高額な初期投資の財政負担を回避できます。
従量課金制の料金体系:
消費ベースの料金モデルにより、ユーザーが実際に使用したリソースに対してのみ支払います。結果として総コストが低くなります。

高度なソリューション：

Elastic GPUサービス:
このInfrastructure-as-a-Service (IaaS) ソリューションは、ディープラーニング、ビデオ処理、科学計算向けにスケーラブルなGPUリソースを提供します。ユーザーは以下の機能によりハードウェアを直接管理できます：
- インスタンス作成と変更の容易さ。
- Webベースツールによるオンライン管理。
- メインストリームOSのサポート。
- 拡張されたディザスタリカバリと堅牢なセキュリティ対策。
  さらに、最先端のGPUアクセラレーションチップ（FPGA、GPU、ASICなど）とSHENLONGアーキテクチャを活用することで、優れたパフォーマンスと高速ネットワーク能力を提供します。
PAI-Lingjunプラットフォーム:
Platform-as-a-Service (PaaS) として提供されるPAI-Lingjunは、物理インフラの管理負荷なしで高度なAI機能を求めるユーザー向けに設計されています。そのサーバーレス版は、AIタスクの設定と実行を簡素化し、アリババクラウドのコンピューティング、ストレージ、ネットワークサービスとシームレスに統合されます。主要なコンポーネントには以下が含まれます：
- 異種システムの自動運用・メンテナンス。
- 高速RDMAネットワークの統合によるトレーニング加速。
- 高信頼性で大容量のスループットを確保するCloud Paralleled File System (CPFS) の使用。
- データ管理、計算能力、スケジューリングを最適化する分散トレーニングエンジン。
  このインフラストラクチャ層は、多ノードトレーニング、リソース集約型の計算、推論最適化のための強力なソリューションを提供し、大規模言語モデル（LLM）開発における一般的な課題にも対応します。

2. GenAIモデル層 – 多様なAIモデルのポートフォリオ

GenAIモデル層は、独自およびサードパーティのAIモデルへのアクセスポイントであり、テキスト、画像、音声、ビデオなど幅広いモダリティをサポートする豊富なエコシステムを提供します。主な特徴：

多様なモデル提供:
この層には、Qwen商用版などの旗艦モデルの公式APIインターフェースがあり、主流のサードパーティ大規模モデルもサポートしています。
Tongyi Qianwenモデル:
アリババクラウドのマルチモーダルAIモデルは、この層の中心にあります。最大18兆トークンで事前学習されたTongyi Qianwenファミリーは、以下のようなさまざまな用途に優れています：
- 自然言語処理。
- 視覚理解。
- 音声タスク。
  コーディング、推論、視覚的推論に特化したモデル（例: Qwen2シリーズ、Qwen Agent、Qwen-QVQなどの実験的モデル）により、企業はこれらの資産を利用してデジタルトランスフォーメーションとイノベーションを推進できます。Alibaba Cloud Model Studioを通じたカスタマイズにより、これらのモデルは個別のビジネス要件に合わせて細かく調整することができます。

3. GenAIツール層 – AI開発と展開の合理化

強固なインフラストラクチャと多様なモデルポートフォリオに基づき、GenAIツール層は、エンドツーエンドのAIワークフローを簡素化するための必須プラットフォームとツールを提供します。この層は、GenAIモデルの開発、カスタマイズ、展開、管理を加速することを目的としています。中核となるコンポーネント：

ナレッジベース管理とワークフローのオーケストレーション:
この層のツールは、膨大なナレッジベースの管理、関数の効率的な呼び出し、複雑なワークフローのオーケストレーションを支援し、これは流暢なAI操作にとって重要です。
Model Studio:
迅速なAIアプリケーション開発のための専用プラットフォームであるModel Studioは以下を提供します：
- Qwen-Maxなどのカスタマイズ可能なベースモデル。
- 自然言語からSQL（NL2SQL）変換やQ&Aインターフェースなどの高度な機能。
- モデル最適化やAIエージェント開発をサポートする組み込みワークフロー。
- データ分離、コンテンツセキュリティ、ネットワーク保護による強力なセキュリティ対策。
OpenTrekプラットフォーム:
企業グレードの運用のために設計されたOpenTrekは以下を提供します：
- プライベートナレッジ管理とモデルトレーニング。
- マルチテナントリソース管理とエージェントのオーケストレーション。
- 高い再利用性とマルチモーダルデータの統合を確保する柔軟なOneRAGフレームワーク。
  パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、プライベートクラウドにわたる展開オプションにより、OpenTrekはさまざまな企業ニーズに対応します。
PAI-EAS推論プラットフォーム:
大規模言語モデル（LLM）や生成AIのアクセシビリティを向上させるこのプラットフォームは以下をサポートします：
- LLAMA2などのオープンソースモデルの統合。
- 知識ベースと高度な検索アルゴリズムを組み合わせたRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムの構築。
- 人間からのフィードバックに基づく強化学習を行うChatLearnや、長文コンテキスト会話に対応するBladeLLMなどのインテリジェントエージ