All Products
Search
Document Center

Platform For AI:Memulai dengan PAI

Last Updated:Jun 12, 2026

PAI mencakup seluruh siklus hidup pengembangan AI, mulai dari persiapan data dan pelatihan model hingga penerapan model. Baca topik ini untuk memahami komponen-komponen PAI secara cepat dan menemukan jalur yang tepat untuk memulai.

1. Aktifkan PAI

Masuk ke PAI console. Di pojok kiri atas, pilih Wilayah dan klik Activate. Setelah Anda mengaktifkan layanan tersebut, PAI akan secara otomatis membuat ruang kerja default.

Kami menyarankan mengaktifkan PAI menggunakan Akun Alibaba Cloud untuk mencegah kegagalan aktivasi akibat tidak adanya kebijakan AliyunPAIFullAccess.

2. Panduan cepat

  1. Pengguna baru dapat memulai dengan satu komponen saja. Pilih komponen yang sesuai berdasarkan deskripsi pada tabel berikut.

  2. Setelah memilih komponen, baca panduan cepatnya, yang menyediakan contoh sederhana untuk membantu Anda segera memulai.

  3. Baca panduan pengguna untuk komponen tersebut guna mempelajari lebih lanjut tentang fitur-fiturnya dan praktik terbaiknya.

    Klik tautan di kolom **Component** untuk membuka panduan pengguna komponen tersebut.

Component

Description

Quick start

Model Gallery

Mengintegrasikan DLC dan EAS untuk membantu Anda melatih dan menerapkan model besar open-source secara efisien tanpa kode.

Model Gallery Quick Start

Elastic Algorithm Service (EAS)

Menerapkan model yang telah dilatih sebagai layanan inferensi online dengan konfigurasi minimal.

EAS Quick Start

Data Science Workshop (DSW)

Menyediakan IDE berbasis cloud untuk pengembangan AI (instans pengembangan). Pengembang yang terbiasa dengan Notebook atau VSCode dapat segera memulai pengembangan model.

DSW Quick Start

Deep Learning Containers (DLC)

Memungkinkan Anda membuat tugas pelatihan terdistribusi atau single-node secara cepat. Hal ini menghilangkan kebutuhan untuk membeli mesin secara manual dan mengonfigurasi lingkungan runtime, serta menyamakan pengalaman menjalankan skrip pelatihan secara lokal.

DLC Quick Start

Machine Learning Designer

Menyediakan lebih dari 140 komponen algoritma bawaan untuk membangun model secara visual dengan pendekatan low-code berbasis drag-and-drop.

Designer Quick Start

3. Dapatkan bantuan

FAQ merangkum isu umum yang dihadapi pengembang saat menggunakan PAI dan menyediakan solusinya. Jika Anda mengalami masalah saat menggunakan komponen seperti DSW dan EAS, rujuk FAQ terkait:

DSW FAQ

EAS FAQ

DLC FAQ

Model Gallery FAQ

iTAG FAQ

Designer FAQ

Billing FAQ

PAI-ArtLab FAQ

4. Alur kerja pengembangan AI khas

PAI mendukung proses pengembangan AI end-to-end, mulai dari persiapan data dan pelatihan model hingga penerapan model. Bagian berikut menjelaskan dua alur kerja pengembangan AI khas.

Pengembangan AI cloud-native

Step

Description

Related documentation

Fitur manajemen dataset PAI memungkinkan Anda mengelola dataset lokal, cloud, dan publik secara terpusat sebagai sumber data untuk pelatihan model.

Dataset management

DSW menyediakan IDE berbasis cloud untuk pengembangan AI. Pengembang yang terbiasa dengan Notebook atau VSCode dapat segera memulai pengembangan model.

Create a DSW instance

Images menyediakan lingkungan runtime untuk eksekusi kode. Fitur manajemen image PAI memungkinkan Anda mengelola gambar publik resmi dan gambar kustom secara terpusat.

Image management

Setelah menyelesaikan pengembangan dan pengujian kode model di DSW, Anda dapat menggunakan DLC untuk menjalankan tugas pelatihan demi efisiensi dan penghematan biaya yang lebih tinggi.

Create a DLC training task

PAI mendukung pemasangan sistem file (NAS atau OSS) dan repositori Git, sehingga memudahkan Anda menentukan data dan kode saat mengirimkan tugas.

Code management

Fitur manajemen model mengelola model yang telah dilatih secara terpusat, sehingga Anda dapat langsung menggunakannya untuk penerapan model EAS.

Model management

Setelah pelatihan model selesai, Anda dapat menggunakan EAS untuk segera menerapkan model sebagai layanan online.

Deploy an EAS model service

Pengembangan AI dan data besar

Step

Description

Related documentation

Jika Anda menggunakan MaxCompute untuk menyimpan data, pra-proses data terlebih dahulu di DataWorks, lalu gunakan tabel MaxCompute di PAI sebagai sumber data untuk pelatihan.

General data development

Designer menyediakan lebih dari 140 komponen algoritma bawaan untuk membangun model dengan pendekatan low-code melalui antarmuka visual drag-and-drop.

Designer

DataWorks memungkinkan Anda mengonfigurasi dan menjalankan tugas terjadwal periodik.

Node scheduling configuration

Layanan manajemen tugas mencatat informasi eksekusi eksperimen Designer dan tugas kustom, sehingga menyederhanakan perbandingan dan analisis hasil dari berbagai tugas.

Task management

Fitur manajemen model mengelola model yang telah dilatih secara terpusat, sehingga Anda dapat langsung menggunakannya untuk penerapan model EAS.

Register and manage models

Setelah pelatihan model selesai, Anda dapat menggunakan EAS untuk segera menerapkan model sebagai layanan online.

Deploy an EAS model service

5. FAQ

Q: Mengapa tombol Activate Now dinonaktifkan?

Gunakan salah satu metode berikut:

Q: Bagaimana cara memperbaiki error: Create order error: message is Your account balance is less than 0. Please top up your account and try to purchase again. productRequestId is ***?

Buka User Center, periksa tagihan Anda dan bayar tagihan yang belum lunas, lalu coba aktifkan PAI lagi.

Q: Bagaimana cara memperbaiki error: Create order error: message is Failed to verify the order before placing productRequestId is 8F5?

Error ini menunjukkan izin tidak mencukupi. Gunakan Akun Alibaba Cloud atau RAM user dengan kebijakan AliyunPAIFullAccess untuk melakukan operasi tersebut.