Apa itu Alibaba Cloud Platform for AI (PAI)? - Platform For AI

Ikhtisar Platform

Platform for AI (PAI) adalah platform pengembangan AI all-in-one dari Alibaba Cloud. Platform ini menyediakan rangkaian layanan komprehensif untuk siklus hidup pengembangan AI end-to-end, termasuk anotasi data, pengembangan model, pelatihan model, dan penerapan model. PAI terdiri dari komponen inti berikut:

Komponen Inti	Deskripsi	Skenario	Memulai Cepat
Data Annotation (iTAG)	Mendukung anotasi untuk berbagai tipe data, termasuk gambar, teks, dan video. Juga menawarkan layanan anotasi data yang dikelola sepenuhnya.	Anotasi data	-
Data Science Workshop (DSW)	Menyediakan IDE berbasis cloud untuk pengembangan AI. Pengembang yang familiar dengan Notebook atau VSCode dapat memulai dengan cepat.	Pengembangan model AI	DSW Memulai Cepat
Machine Learning Designer	Menyediakan lebih dari 140 komponen algoritma bawaan, memungkinkan Anda membangun model secara visual menggunakan antarmuka low-code, drag-and-drop.	Big data + Pengembangan model AI	Designer Memulai Cepat
Deep Learning Containers (DLC)	Memungkinkan Anda membuat pekerjaan pelatihan terdistribusi atau single-node dengan cepat tanpa perlu menyediakan mesin secara manual dan mengonfigurasi lingkungan, mirip dengan menjalankan skrip pelatihan lokal.	Pelatihan model terdistribusi	DLC Memulai Cepat
Elastic Algorithm Service (EAS)	Menerapkan model yang telah dilatih sebagai layanan inferensi online dengan konfigurasi sederhana.	Menerapkan model sebagai API layanan	EAS Memulai Cepat
Model Gallery	Mengintegrasikan DLC dan EAS untuk pelatihan dan penerapan model open-source tanpa kode.	Pelatihan dan penerapan model open-source tanpa kode	Model Gallery Memulai Cepat

Klik nama komponen untuk mempelajari lebih lanjut tentang fiturnya.

Manfaat

Pengembangan AI end-to-end

Mendukung seluruh siklus hidup AI, mulai dari anotasi data, pengembangan model, pelatihan model, optimasi model hingga penerapan model serta operasi dan tata kelola AI.
Menyediakan lebih dari 140 komponen algoritma bawaan yang dioptimalkan.
Menawarkan kemampuan inti seperti mode pengembangan, integrasi mendalam dengan mesin big data, kompatibilitas multi-framework, dan dukungan gambar kustom.

Dukungan untuk beberapa framework open-source

Framework pemrosesan aliran Flink.
Framework pembelajaran mendalam seperti TensorFlow, PyTorch, Megatron, dan DeepSpeed, yang dioptimalkan secara mendalam berdasarkan versi open-source upstream mereka.
Framework open-source standar industri seperti Spark, PySpark, dan MapReduce.

Optimasi AI terdepan di industri

Framework pelatihan komputasi kinerja tinggi (HPC) untuk skenario pelatihan jarang, mendukung puluhan hingga ratusan miliar fitur jarang, ratusan miliar hingga triliunan sampel, dan pelatihan tambahan terdistribusi pada hingga seribu worker.
PAI-Blade mempercepat banyak model utama, termasuk ResNet-50 dan Transformer+LM.

Pengiriman produk fleksibel

Menyediakan opsi fully managed dan semi-managed di cloud publik.
Mendukung penerapan dalam berbagai format, termasuk kluster Komputasi Kinerja Tinggi (HPC) AI dan penawaran ringan.
Mendukung penjadwalan periodik dengan DataWorks, yang memisahkan lingkungan produksi dan pengembangan untuk memastikan keamanan dan isolasi data.

Penagihan

Metode penagihan	Deskripsi	Skenario	Komponen yang berlaku
Bayar sesuai penggunaan	Metode bayar sesuai penggunaan di mana Anda ditagih berdasarkan penggunaan aktual.	Ideal untuk beban kerja jangka pendek atau tidak dapat diprediksi, seperti lingkungan pengujian, permintaan lonjakan, atau fase awal proyek.	Designer, DSW, DLC, EAS
Langganan	Metode prabayar di mana Anda membeli sumber daya secara bulanan atau tahunan.	Cocok untuk beban kerja jangka panjang dan stabil. Berkomitmen pada durasi tetap lebih murah daripada metode bayar sesuai penggunaan.	DSW, DLC, EAS
Rencana sumber daya	Metode prabayar di mana Anda membeli paket kuota untuk sumber daya tertentu.	Terbaik untuk skenario yang memerlukan volume besar sumber daya tertentu. Membeli paket kuota sumber daya memberikan harga lebih baik.	DSW
Rencana hemat	Metode prabayar di mana Anda membeli paket diskon tertentu.	Ideal untuk pengguna yang berkomitmen pada jumlah pengeluaran tertentu selama periode untuk mendapatkan tarif bayar sesuai penggunaan yang lebih rendah.	DSW, EAS
Bayar berdasarkan durasi inferensi	Model penagihan bayar sesuai penggunaan di mana Anda hanya dikenakan biaya untuk durasi inferensi aktual selama pemanggilan layanan—tanpa biaya untuk penerapan layanan. Sumber daya secara otomatis berskala elastis berdasarkan volume permintaan.	Ideal untuk Beban kerja inferensi Serverless dengan permintaan tidak dapat diprediksi atau variabel, secara efektif menangani permintaan konkurensi tinggi dan beban dinamis.	EAS

Memulai

Untuk memulai dengan PAI, lihat Memulai sebagai pengguna baru.

Kasus penggunaan

Penyebaran dan fine-tuning LLM: Sebarkan aplikasi large language model (LLM) dalam 5 menit menggunakan EAS ｜ Sebarkan model DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1 dengan satu klik ｜ Sebarkan, fine-tune, dan evaluasi model seri Qwen3 .
Konten yang Dihasilkan oleh Kecerdasan Buatan (AIGC): Seni AI: Sebarkan SDWebUI ｜ Hasilkan video panjang definisi tinggi menggunakan EasyAnimate ｜ Pembuatan video AI: Sebarkan ComfyUI .
Generasi yang Didukung Pencarian (RAG): LLM RAG chatbot (v0.3.x) ｜ Bangun alur aplikasi Q&A DeepSeek+RAG untuk ranah keuangan dan kesehatan .

FAQ

T: Mengapa instans DSW PAI saya gagal memulai atau berhenti, dan bagaimana cara melepaskannya?

Untuk informasi lebih lanjut, lihat DSW FAQ - Startup instans dan pelepasan.

T: Mengapa pemanggilan layanan EAS PAI saya gagal dan bagaimana cara menyelesaikannya?

Untuk informasi lebih lanjut, lihat EAS FAQ - Pemanggilan layanan.