阿里云PAI平台大模型与AIGC应用实践
平台介绍
阿里云人工智能平台PAI提供AI开发生命周期全链路服务，包含数据集管理、算力管理、模型工具链、模型开发、模型训练、模型部署、AI资产管理等功能模块。平台内置100+种大模型最佳实践，热门模型实时更新，支持高性能、高稳定、企业级的大模型工程化能力及AI解决方案。面向GenAI时代，PAI持续进行技术创新与优化，全新发布模型训练、模型推理、可信AI等多方向产品能力。
核心功能与实践
模型微调与评测
- PAI-ModelGallery：集成业界流行预训练模型，提供一站式、零代码的模型微调训练、服务部署、模型评测功能。涵盖LLM、AIGC、CV、NLP等AI场景，用户可一键部署模型或使用自定义数据集微调模型。
- 实践案例：以通义千问2模型为例，展示如何使用PAI-ModelGallery进行模型微调、评测和部署，体验微调对模型能力带来的提升。
基于LLM的AI应用开发
- PAI-QuickStart：结合基础预训练LLM和用户实际业务场景数据集，快速构建AI应用。流程涵盖数据处理、模型微调、模型部署、应用开发和应用部署等完整链路。
- 实践案例：以CodeQwen1.5-7B-NL2SQL模型为例，展示如何使用PAI-QuickStart快速构建NL2SQL（自然语言生成SQL）AI应用，实现从数据处理到应用部署的全流程。
多模态大模型微调
- PAI+LLaMAFactory：结合PAI平台和LLaMAFactory开源低代码大模型微调框架，支持通过WebUI界面零代码微调大模型。
- 实践案例1：基于通义千问团队开源的多模态大模型Qwen2-VL-7B-Instruct，介绍如何使用PAI平台及LLaMAFactory训练框架完成文旅领域大模型的构建。
- 实践案例2：基于MetaAI开源的Llama-38B模型，介绍如何使用PAI平台及LLaMAFactory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估。
RAG检索增强对话系统
- PAI-EAS与Milvus：集成阿里云Milvus版向量检索引擎，增强模型生成答案的准确性和信息丰富度。Milvus版支持大多数涉及向量搜索的场景，提供图形化数据库管理工具。
- 使用流程：创建Milvus实例，准备配置项，部署RAG服务并关联Milvus实例，使用RAG对话系统进行知识问答。支持单模态和多模态场景，并提供Attu工具进行数据库管理。
PAI-ArtLab与AIGC应用
- PAI-ArtLab：基于SDXL、InstantID技术，解决AI人像摄影中人物面部特征在风格迁移与图像放大后无法保持高度还原的问题。
- 实践案例1：使用ComfyUI生成人像写真，内置6种儿童风格提示词模版，支持中文提示词翻译。
- 实践案例2：使用ComfyUI生成高精度人物手办，上传肖像照片即可生成专属手办形象。
- 实践案例3：使用ComfyUI生成服装面料迁移，实现服装印花根据版型迁移到模特穿衣的效果。
- 实践案例4：使用ComfyUI生成产品效果图，上传任意汽车家电化妆品等产品生成电商背景图。
- 实践案例5：使用ComfyUI搭建对话式AI女友，通过LLM节点和知识图谱工具包实现角色的人设稳定和长期记忆。
总结
PAI平台提供全面的AI开发工具和服务，支持大模型微调、AI应用开发、多模态大模型训练、RAG检索增强对话系统以及AIGC应用等多种场景。用户可根据实际需求选择合适的工具和框架，快速构建和部署AI应用，释放无限创意。
