人工智能平台PAI（Platform For AI），是阿里云专为开发者打造的一站式机器学习平台，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。本文为您介绍什么是人工智能平台PAI。
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，其主要由可视化建模（Designer）、交互式建模（DSW）、分布式训练（DLC）、模型在线服务（EAS）等核心功能模块组成，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，具有支持多种开源框架、多项AI优化能力、灵活易用的优势。
核心功能模块
名称 | 描述 | 适用场景 | 示例 |
通过拖拽的方式排布组件，可视化地构建AI工作流，实现模型开发 | 模型代码开发、模型训练、工作流开发阶段，或需要定时调度工作流 |
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集成了Notebook、VSCode、Terminal多种开发环境的云端IDE | 模型代码开发和训练阶段 |
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云原生的AI训练平台，能够处理大规模的分布式深度学习任务 | 代码开发完成后的模型训练或代码执行阶段，需要多机器分布式执行时 |
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用于将模型部署为在线服务，具有弹性伸缩、版本管理、资源监控功能 | 模型训练完成需要部署为在线服务时 |
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PAI完整的功能特性，请参见功能特性。
产品优势
AI 研发全生命周期全链路
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、Megatron和DeepSpeed。
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。
对接DataWorks
支持SQL、UDF、UDAF、MR等多种数据处理方式，灵活性高。
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。