#机器学习平台PAI简介
机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置100+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
#产品功能
机器学习平台PAI是面向开发者和企业的AI工程化平台，提供了覆盖数据准备、模型开发、模型训练、模型部署的全流程服务。
#数据准备
在数据准备阶段，PAI-AITag 提供智能化数据标注服务，支持图像、文本、视频、音频等不同类型数据标注，支持多模态数据标注；提供丰富的标注内容组件和题目组件，用户可以直接使用平台预置的标注模板，也可以自定义模板进行数据标注。同时提供全托管的数据标注外包服务。
#模型开发
在模型开发阶段，可通过 PAI-AI-Designer 和 PAI-AI-DSW 两款开发工具来完成建模。
#PAI-AI-Designer 可视化建模
提供低代码开发环境，内置100+成熟的机器学习算法，通过拖拉拽完成建模，帮助用户实现低代码开发人工智能相关服务。
#PAI-AI-DSW 交互式建模
提供交互式编程环境，内置JupyterLab、WebIDE及Terminal，提供底层Sudo权限，开放灵活。
#模型训练
在模型训练阶段，PAI-AI-DLC提供一站式的云原生深度学习训练平台。支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行和自定义算法框架，具备灵活、稳定、易用和高性能等特点。
#模型部署
在模型部署阶段，PAI-AI-EAS提供在线预测服务，PAI-AI-Blade提供推理优化服务。
#PAI-AI-EAS 弹性推理服务平台
支持异构硬件(CPU/GPU)的模型加载，高吞吐，低延迟；支持大规模复杂模型的一键部署，实时弹性扩缩容；提供完整的运维监控体系。
#PAI-AI-Blade 通用推理加速器
Blade的所有优化技术均面向通用性设计，可以应用于不同的业务场景，通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。
#AI资产管理
PAI支持用户对模型、数据集、镜像等重要的AI生产资料及开发产出进行全生命周期管理，并提供AI资产共享、训练效果横向比对、异常问题回溯等能力，实现AI开发及应用过程的降本增效。
#产品架构
机器学习平台PAI是面向开发者和企业的云原生机器学习/深度学习工程平台，服务覆盖AI开发全链路，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件。
