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,其包含如下核心功能模块,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。

核心功能模块

功能描述

使用场景

智能标注(iTAG)

支持图像、文本、视频等不同类型数据标注,同时提供全托管的数据标注外包服务

数据打标

交互式建模(DSW)

云端AI开发IDE或开发机,内置多种开发环境,对熟悉Notebook/VSCode的用户,可以快速开始模型开发

AI模型开发

可视化建模(Designer)

内置140+成熟的算法组件,通过拖拽方式,低代码,可视化的进行建模

大数据+AI模型开发

分布式训练(DLC)

可以快捷地创建分布式或单机训练任务,底层基于Kubernetes,省去您手动购买机器并配置运行环境,无需改变使用习惯即可快速使用

分布式模型训练

模型在线服务(EAS)

只需简单配置,即可将训练好的模型,部署为在线服务,供您在其它应用中调用

将模型部署为服务接口

Model Gallery

专门面向大模型的功能模块,对PAI-DLC、PAI-EAS进行了封装,帮助您零代码,高效快捷地训练和部署大模型

零代码训练、部署开源模型

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

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

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