什么是人工智能平台PAI

本文为您介绍什么是人工智能平台PAI。

前置概念

阅读本文前,可以按需了解基础概念:什么是人工智能(AI)?

什么是人工智能平台PAI

人工智能平台PAI是阿里云专为开发者打造的一站式机器学习平台,其主要由可视化建模(Designer)、交互式建模(DSW)、分布式训练(DLC)、模型在线服务(EAS)等核心功能模块组成,为您提供数据标注、模型开发、模型训练、模型部署的AI全链路研发服务,具有支持多种开源框架、多项AI优化能力、灵活易用的优势。

功能详解

AI开发阶段

对应功能模块

功能描述

数据准备

智能标注(iTAG)

在数据准备阶段,PAI-iTAG提供智能化数据标注服务,支持图像、文本、视频、音频等不同类型数据标注,支持多模态数据标注;提供丰富的标注内容组件和题目组件,可以直接使用平台预置标注模板,或自定义标注模板。同时提供全托管的数据标注外包服务。

模型开发

可视化建模(Designer)

可视化建模PAI-Designer提供低代码开发环境,内置140+成熟的算法组件,通过拖拽完成建模,帮助用户实现低代码开发人工智能相关服务。

交互式建模(DSW)

交互式建模PAI-DSW提供交互式编程环境,内置Notebook、VSCodeTerminal的云端IDE,提供底层Sudo权限,开放灵活。

模型训练

分布式训练(DLC)

按照使用场景和算力类别,可分为通用计算资源和灵骏智算资源。

  • 通用计算资源DLC:基于阿里云通用计算(e.g. ECS、EGS、ECI)的训练平台,支持TensorFlow、PyTorch、MPI等多种训练框架,具备灵活、稳定、易用等特点。

  • 灵骏智算资源DLC:基于软硬件一体优化技术,支持超大规模分布式深度学习任务运行,具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。支持公共云Serverless版、单租版等形态,提供AI工程化全流程平台及软硬一体的异构融合算力。

模型部署

模型在线服务(EAS)

模型在线服务PAI-EAS可将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用。适用于实时推理、异步推理、离线推理等多种场景。

查看更多功能特性

产品优势

支持AI研发全链路

  • 支持数据标注、模型开发、模型训练、模型优化、模型部署以及AI运维管控,是一站式AI平台。

  • 拥有140+种优化的内置算法组件。

  • 提供多种模式、大数据引擎深度结合、多框架兼容、自定义镜像等核心能力。

  • 提供云原生架构的AI开发、训练、部署的产品。

支持多种开源框架

  • 流式计算框架Flink。

  • 基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow、PyTorch、MegatronDeepSpeed。

  • 千亿级特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。

  • Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。

业内领先的AI优化

  • 高性能的训练框架,稀疏训练场景,支持数十亿到数百亿的稀疏特征规模,数百亿到数千亿的样本规模,上千worker的分布式增量训练。

  • 主流框架模型加速,使用PAI Blade提升RestNet50、Transformer+LM等十数个主流模型加速比。

多样的产品输出方式

  • 公共云支持全托管、半托管。

  • 支持AI 高性能计算集群和轻量化输出产品形态。

  • 支持DataWorks周期性调度,且调度任务区分生产环境和开发环境,从而实现数据安全隔离。

计费说明

计费方式

说明

涉及的主要功能模块

按量计费

先使用后付费,按照各功能模块的实际用量计费。

适用于短期或不确定的工作负载。这种模式下,您可以按实际使用的资源量进行付费,适合测试环境、开发环境、突发性需求或者初期阶段的项目。

Designer、DSW、DLC、EAS

包年包月

预付费方式,包年包月购买。

适用于长期、稳定的工作负载。您可以预付一定时间(如一月、一年等)的费用,可以享受比按量付费更低的价格。

DSW、DLC、EAS

资源包

预付费方式,购买特定资源的配额包。

适用于需要大批量使用某些特定资源的场景。您可以购买特定资源的配额包,以获得更优惠的价格。

DSW

节省计划

预付费方式,购买特定的折扣权益计划。

您需要承诺在一定时间内消费一定的金额,来换取较低的按量付费折扣。

DSW、EAS

按推理时长计费

先使用后付费,根据实际推理时长进行计费,并根据服务请求量自动弹性伸缩。

适用于需要不定量的推理任务,可以有效应对高并发请求和动态负载。

EAS

查看更多计费详情

常见场景

场景

使用案例

大语言模型应用

基于RAG的大模型对话系统

AI绘画

AI视频生成

分布式训练

查看更多使用场景示例

相关文档

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