平台架构设计
阿里云PAI平台基于云原生架构设计，整合了数据标注、模型训练、推理部署全流程能力。通过模块化组件支持TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed等主流框架，兼容CPU/GPU异构计算资源，提供从开发环境(DSW)到在线服务(EAS)的无缝衔接。
- 分布式训练集群(DLC)
支持千卡级并行训练 - 弹性推理服务(EAS)
自动扩缩容机制 - 可视化建模(Designer)
拖拽式工作流
全流程工具链
平台提供140+预置算法组件和自定义镜像功能，覆盖以下关键环节：
- 数据预处理：集成MaxCompute实现PB级数据处理
- 模型开发：支持交互式编程(DSW)与AutoML
- 效果评估：内置A/B测试与模型监控仪表盘
通过langchain-community等工具链实现与第三方系统的快速集成，降低迁移成本。
弹性部署方案
PAI-EAS服务采用容器化部署方案，提供三种资源配置模式：
- 标准模式：固定资源配置，适用于稳定流量场景
- 弹性模式：根据QPS自动扩缩容实例
- 竞价模式：利用闲置资源降低50%成本
通过API网关和函数计算(FC)实现服务编排，支持蓝绿发布等高级部署策略。
企业级服务保障
平台通过ISO27001认证，提供多层次安全防护：
- 网络隔离：VPC私有网络部署
- 数据加密：TLS1.3传输与KMS密钥管理
- 权限管控：RAM细粒度访问控制
结合云监控和日志服务实现全链路运维监控，服务可用性达99.95%。
阿里云PAI平台通过模块化架构、弹性计算资源和全流程工具链，构建了覆盖AI模型开发、训练、部署的全生命周期服务体系。其突出的兼容性和安全性设计，使其成为企业实现智能化转型的首选平台。
