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平台|阿里灵杰，让AI工程化由畅想照进现实( 三 )

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平台|阿里灵杰，让AI工程化由畅想照进现实
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阿里云机器学习PAI平台产品负责人黄博远
PAI-AI工作空间
AI项目开发过程中 ， 涉及到大量关于算力、存储的资源对接访问 。 PAI-AI工作空间能为开发者及团队提供了基于PAI-DLC、MaxCompute、Flink-VVP等资源进行分布式训练的对接能力 。 同时采用基于角色的访问控制方式 ， 可保障空间内工作协同的高效与安全 。

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针对现有的AI资产 ， 工作空间内部采用了细粒度的管理模式 ， 数据集、模型、镜像、代码等AI生产资料均可进行管理沉淀及跨模块复用 。 此外 ， 为了支撑AI开发端到端流程一体化需求 ， PAI-AI工作空间配备了一站式工作台 ， 支持产品模块向导式链路流转与实例实施快速共享写作 。
PAI-iTAG 智能标注
数据是AI三要素中的重要一环 ， 如何高效获取高质量的数据是每一位AI开发者必须研究的课题 。 PAI-iTAG智能标注围绕三大能力层构建了全场景、智能化的标注服务 。 其中 ， 工具能力层为用户提供了基于AI能力打造的智能标注、预标注能力 ， 并基于阿里云最新的数字安全传输技术极大保障了标注数据的安全性 。 管理能力层则带来了任务分发验收与人员权限管理能力 ， 在提升人员、任务管理能力的同时保障标注数据的高质量交付 。 最后一层是服务能力层 ， 对于企业及个人所需的专业全托管数据标注服务 ， 在PAI-iTAG智能标注平台上也能够得到满足 。

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PAI-Designer
PAI-Designer是一款依托PAI Flow的云原生工作流设计器 ， 开发者可以通过该产品自定义灵活串联自身所需的Python训练 。 同时PAI-Designer还提供了面向行业场景的Easy系列深度学习套件以及Alink端到端传统机器学习套件 。 开发者可以通过托拉拽的方式构建机器学习PAIPlan ， 并支持实验对照组功能 ， 此外可视化大屏与开放OpenAPI集成功能够帮助AI开发者打造“所见即所得”的开发体验 。

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PAI-DSW
对于AI开发者而言 ， 基于云原生的交互式建模工具能够为开发工作带来极大的便捷 ， 所以一直以来对于此类工具的呼声一直很高 。 此次推出的PAI-DSW便是一款全托管式云上的开发环境 ， 通过云的能力为开发者提供了实例环境的持久化能力 。 同时基于云的特性 ， PAI-DSW能够提供灵活的环境以及多数据集的支持能力 。 在开发流程上 ， DSW做到了全生命周期的实例管理与实例权限控制 。 同时和上文中提到的PAI-Designer一样 ， PAI-DSW也开放了OpenAPI集成能力 。

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