系统性展示 MaxFrame 框架在实际开发中的关键能力与最佳实践，帮助开发者快速理解并掌握 MaxFrame 核心功能。通过可运行的示例代码和场景化说明，降低使用门槛，提升开发效率。
常用功能与核心能力
功能模块 | 核心能力 | 典型应用场景 | 优势特点 |
| 支持用户自定义函数（UDF）在 DataFrame 或分块数据上并行执行 | 用户复杂的计算逻辑，需要构建自定义函数（UDF），同时数据处理规模较大，需要多行输入并行处理 | 支持 Python 函数原生调用，自动分布式调度，支持 batch 进行并发处理，极大提高处理效率 |
GU 资源使用 | 支持 CPU、GPU 混合调度，异构计算 | 深度学习推理、多模态数据处理 | 异构资源（CU+GU）统一管理，可在一个作业 Pipline 中构建完整处理流程 |
AI Function On GU | 支持内置大模型、用户自定义模型，可基于 GU 资源调用 AI Function 接口进行大模型推理 | 批量模型推理，如结构化抽取、文本翻译、数据打标、图像分类、语音识别、向量化等场景 | 内置 Qwen3、DeepSeek 等主流大模型，提供 |
OSS 挂载与访问 | 支持直接挂载 OSS ，实现对 OSS 上的海量数据直接读写、操作 | 多模态数据集加载 | 支持 OSS 免下载挂载，流式读取，兼容标准文件接口 |
具体场景
apply 与 apply_chunk 算子使用实践
注意结合实际数据量及资源情况控制 batch_rows ，避免 OOM。
功能说明
apply用于在 MaxFrame DataFrame 行/列上应用一个自定义函数，支持对整个行/列进行向量化操作；apply_chunkMaxFrame 提供的特有的底层接口，用于在 MaxFrame DataFrame 每个数据分块（chunk） 上并行应用一个自定义函数。它适用于需要对分布式存储的 DataFrame 的物理分片直接操作的高级场景，常用于性能优化或自定义计算逻辑。
示例场景
使用
apply实现字段标准化（如手机号脱敏）。使用
apply_chunk并行处理百万级图片路径，提取元信息。
实践教程
MaxFrame GU 资源使用
功能说明
在复杂数据处理、加工作业 Pipline 构建时，通过需要在不同计算节点使用 CPU 或 GPU 资源， MaxFrame 支持 CU、GU 资源混合调度、计算，可在 MaxFrame 自定义函数（UDF）中通过资源标签方式申请 GU Quota 资源，用于高性能计算任务。
示例场景
图片 / 视频帧抽帧与编码
复杂数据处理
实践教程
使用 MaxCompute AI 计算资源之前需要先购买 MaxCompute GU Quota，可参考说明：购买与使用MaxCompute AI计算资源。
AI Function On GU 开发实践
请根据使用的大模型参数量选择并购买对应显存的 GPU 卡。
功能说明
MaxFrame AI Function 是阿里云 MaxCompute 平台针对大模型离线推理场景的端到端解决方案，核心功能包括：
无缝集成数据处理与 AI 能力
持通过 MaxFrame DataFrame 与 LLM（如 Qwen3-4B）直接交互。
提供
generate及task接口平衡灵活性与易用性。
GPU 资源调度（GU）
通过
gu_quota_name申请 GPU 资源，适配不同规模模型（如 4B 模型需 2 GU）。
托管大模型调用
内置模型库（如 Qwen3-4B-Instruct-2507-FP8），支持参数调优（temperature、max_tokens 等）。
支持大规模并发调度，优化批量推理性能。
示例场景
知识问答
场景描述：回答自然科学、历史、技术等领域的问题，支持多语言和复杂推理。
典型应用：
科学计算：
"地球与太阳的平均距离是多少？"历史事件：
"美国独立战争开始于哪一年？"技术原理：
"Transformer模型的核心机制是什么？"
文本翻译
场景描述：跨语言翻译，支持中英互译及专业领域术语处理。
典型应用：
中文→英文：
"如何缓解头痛？"→"How to relieve a headache?"法律/医学文本翻译：
"患者需每日服用一片阿司匹林。"
结构化数据抽取
场景描述：从非结构化文本中提取关键实体、属性或关系。
典型应用：
实体抽取：
输入：
"iPhone 15 Pro 是苹果公司最新发布的旗舰手机。"输出：
{"product": "iPhone 15 Pro", "brand": "苹果", "type": "旗舰手机"}
简历解析：
输入：
"张三，5年Java开发经验，擅长Spring Boot框架。"输出：
{"name": "张三", "skills": ["Java", "Spring Boot"], "experience": 5}
实践教程
OSS 挂载及使用实践
建议结合apply_chunk实现并行读取，提高性能。
功能说明
在大数据分析场景中，常常需要将 MaxFrame 作业与持久化对象存储（如 OSS）结合使用。例如：
从 OSS 加载原始数据进行清洗或处理；
将中间结果写入 OSS 供下游任务消费；
共享训练后的模型文件、配置文件等静态资源。
传统的读写方式（如 pd.read_csv("oss://...")）受限于 SDK 性能和网络开销，在分布式环境下效率较低。而通过文件系统级挂载（FS Mount），可以在 MaxCompute 中像操作本地磁盘一样访问 OSS 文件，极大提升开发效率。
示例场景
挂载 OSS bucket 目录
oss://maxframe-datasets/images/到 MaxCompute 本地/data/imgs，进行后续处理。