阿里云全栈实战（十一）：PAI 打造机器学习平台

Fri, 08 May 2026 09:00:00 +0000

单卡跑模型很有趣，但要稳定支撑每秒 1000 个请求，才是从实验迈向产品的关键一步。PAI 正好覆盖了这两个阶段。

PAI（Platform for AI）是阿里云的托管式机器学习平台。严格来说，它并非单一产品，而是五个独立子产品共享同一控制台的集合：Notebook 用于交互式探索，分布式训练服务支撑规模化训练，模型服务平台承载生产部署，可视化流水线面向偏好拖拽操作的用户，模型库则提供开源模型的一键部署能力。经过十八个月的真实 LLM 负载验证，各组件表现不一——EAS 表现优秀，Designer 基本够用；但一旦理清它们之间的协同机制，整体效能远超各部分之和。

阿里云 PAI（一）：平台概览与产品地图

Thu, 05 Mar 2026 09:00:00 +0000

只要你的团队在阿里云上训练或部署模型，迟早会用到 PAI 控制台。PAI 是一个平台级整合层（umbrella），真正干活的是它底下的核心产品：笔记本（DSW）、分布式训练服务（DLC）、模型推理服务（EAS），以及两个面向快速交付的 GUI 层——Designer 和 Model Gallery。我在一个 AI 营销平台上用 PAI 跑了大约十八个月的真实 LLM 负载，写下这个系列，就是希望你在部署第一个 endpoint 前，能少踩些我踩过的坑。

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