本文为您介绍PAI的产品架构。

架构图
如上图所示,PAI的业务架构分为五层:
  1. 基础设施层:包括CPU、GPU、FPGA及NPU。
  2. 计算引擎和容器服务层:包括MaxCompute、EMR、实时计算等计算引擎及容器服务ACK。
  3. 计算框架层:包括Alink、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MapReduce、SQL及MPI等计算框架,用于执行分布式计算任务。
  4. 按照机器学习全流程,PAI分别提供了数据准备、模型开发和训练及模型部署阶段的产品:
    1. 数据准备:PAI提供了智能标注,支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。
    2. 模型开发和训练:PAI提供了可视化建模PAI-Studio、交互式编程建模PAI-DSW、云原生深度学习训练平台PAI-DLC及端到端自动学习PAI-AutoLearning,满足不同的建模需求。
    3. 模型部署:PAI提供了云原生在线推理服务平台PAI-EAS和模型推理加速工具PAI-Blade,帮助您快速地将模型部署为服务。同时,PAI提供了智能生态市场,您可以获取业务解决方案和模型算法,实现相关业务和技术的高效对接。
  5. 业务层:PAI应用于金融、医疗、教育、交通以及安全等各个领域。阿里巴巴集团内部的搜索系统、推荐系统及金融服务系统等,均依赖于PAI进行数据挖掘。