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
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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。
②
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。
③
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。
④
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。
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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。
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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。
⑦
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。
AI+巨量資料最佳實務
地區
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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。
②
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。
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DataWorks根據配置的調度和時間屬性等參數，周期調度任務。
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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。
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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。
⑥
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。