Help us understand the problem. What is going on with this article?

機械学習プラットフォームのPAIをさらっと触れてみる

この記事の目的

Alibaba Cloudの機械学習プラットフォーム、PAIを触ってみました。
PAIの正式名称は、Machine Learning Platform for AIです。
PAIでプロダクト検索してもコンソールペインでは検索がヒットしません。

簡単に触れて見た結論、MaxComputeやDataworksと組合わせられる点がPAIのわかりやすい利点かなと思います。

PAIの3つのPAI機能

  • ① ビジュアライゼーション・モデリング
    • 一般的な機械学習アルゴリズムを提供しながら、リッチな可視化のためのコンポーネントを用意している。利用者は簡単にモデルをドラッグ&ドロップで作れる。(We provide common machine learning algorithms and rich visualization components. Users can train model by dragging and dropping easily.)

image.png

  • ② データサイエンス・ワークショップ

    • いわゆるJupyter Notebookの環境
    • yumコマンドが通ったので、CentOSベースで作られている模様
    • 必要なモジュールなどはターミナルからpipでインストール可能 image.png
  • ③ エラスティック・アルゴリズム・サービス

    • 作成したモデルの共有やバージョン管理をできる機能だと思われる

image.png

コンソールからたどり着く方法

PAIは、Machine Learningというプロダクト名でインデックスが引けます。
PAIの正式名称はMachine Learning Platform For AIで、プロダクト名称としてヒットしません。

image.png

ビジュアライゼーション・モデリングを覗いてみる

ペインの右側にあるMachine Learningからモデリングの画面を開きます。
image.png

起動時にTensorFlowやCaffeがインストールされるようです。
image.png

サンプルでワークフロー図が出てきます。
image.png

Data Science WorkShopを覗いてみる

画像のOpenから作成したNotebookを開くことができます。

image.png

見慣れたJupyterNotebookの画面ですね。
右側のペインにインスタンスのCPUとメモリ(内存)の閾値を表示させられます。

image.png

ターミナルからpipやcondaで外部モジュールをインストールできます。
image.png

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
No comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした