機器學習PAI產品架構
本文介紹PAI的產品架構。

如上圖所示，PAI的業務架構分為五層：

1. 基礎設施層：包括CPU、GPU、FPGA及NPU。
2. 計算引擎和容器服務層：包括MaxCompute、EMR、實時計算等計算引擎及容器服務ACK。
3. 計算框架層：包括Alink、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MapReduce、SQL及MPI等計算框架，用于執行分布式計算任務。
4. 按照機器學習全流程，PAI分別提供了數據準備、模型開發和訓練及模型部署階段的產品：
   i. 數據準備：PAI提供了智能標注，支持在多種場景下進行數據標注和數據集管理。
   ii. 模型開發和訓練：PAI提供了可視化建模PAI-Studio、交互式編程建模PAI-DSW、云原生深度學習訓練平臺PAI-DLC及端到端自動學習PAI-AutoLearning，滿足不同的建模需求。
   iii. 模型部署：PAI提供了云原生在線推理服務平臺PAI-EAS和模型推理加速工具PAI-Blade，幫助您快速地將模型部署為服務。同時，PAI提供了智能生態市場，您可以獲取業務解決方案和模型算法，實現相關業務和技術的高效對接。
5. 業務層：PAI應用于金融、醫療、教育、交通以及安全等各個領域。阿里巴巴集團內部的搜索系統、推薦系統及金融服務系統等，均依賴于PAI進行數據挖掘。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习PAI产品架构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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