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Platform For AI:開發流程

更新時間:Jul 13, 2024

進入工作空間後,您可以使用PAI子產品進行AI開發。本文介紹如何快速上手並使用PAI及常用的AI開發流程,您可以結合實際情況選擇。

AI開發流程

進入工作空間後,在左側導覽列可以看到PAI的全部子產品模組。您需要根據實際開發情境進行機器學習全生命週期的開發和管理。常見的使用情境如下所示,您可以按照流程引導,使用子產品模組:

  • 雲原生開發情境

    地區

    描述

    相關文檔

    高品質的資料集是高精度模型的基礎,也是資料準備的核心目標。您可以通過資料集管理模組將本機資料、阿里雲儲存中的資料以及公用資料集進行註冊,也可以通過掃描OSS檔案夾產生索引資料集,從而統一管理PAI的相關資料,為資料標註及模型訓練環節做好準備。

    建立及管理資料集

    DSW是為AI開發人員量身定製的雲端機器學習互動式開發IDE,可以隨時隨地開啟Notebook快速讀取資料、開發演算法、訓練及部署模型。

    什麼是DSW

    鏡像管理模組為您展示PAI提供的官方公開鏡像以及自訂鏡像關聯功能,從而在PAI中統一管理應用的鏡像。

    自訂鏡像

    雲原生一站式的深度學習訓練平台,提供靈活、穩定、易用和高效能的機器學習訓練環境。支援多種演算法架構,超大規模分布式深度學習任務的運行以及自訂演算法架構。

    DLC概述

    為了方便您在提交任務時指定所需的資料集和代碼倉,PAI支援添加檔案系統NAS或Object Storage Service的資料集以及Git代碼倉。

    準備工作

    模型管理模組統一管理訓練完成的模型,並直接對接模型線上服務(EAS)。您可以將模型直接部署為線上服務。

    註冊及管理模型

    PAI平台的模型線上預測服務,支援異構硬體(CPU和GPU)模型載入,高吞吐低延遲,大規模複雜模型一鍵部署及即時彈性擴縮容。

    說明

    目前EAS產品不支援使用DSW鏡像和CPFS類型的資料集。

    EAS概述

  • AI+巨量資料最佳實務

    地區

    描述

    相關文檔

    使用MaxCompute儲存資料,首先在DataWorks中對資料進行預先處理,然後PAI引用MaxCompute表作為資料來源進行模型訓練。

    Designer支援大規模分布式的傳統機器學習、深度學習、強化學習訓練,支援流批一體訓練,該子模組封裝了上百種機器學習演算法,您可以拖拽式建模、自動調參,從而無編程玩轉人工智慧。

    Designer概述

    DataWorks根據配置的調度和時間屬性等參數,周期調度任務。

    任務管理支援將Designer的實驗資料或自訂任務的執行資訊記錄到PAI提供的任務管理服務中,從而便於進行任務間的實驗比較。

    任務管理

    模型管理模組統一管理訓練完成的模型,直接對接模型線上服務(EAS),您可以直接將模型部署為線上服務。

    註冊及管理模型

    PAI平台的模型線上預測服務,支援異構硬體(CPU和GPU)模型載入,高吞吐低延遲,大規模複雜模型一鍵部署及即時彈性擴縮容。

    說明

    目前EAS產品不支援使用DSW鏡像和CPFS類型的資料集。

    EAS概述