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云原生AI解决方案
利用阿里云容器服务（ACK）全面支持GPU和CPU异构资源集群统一管理和调度，与阿里云其他资源服务深度整合，支持机器学习计算的完整生命周期，提供低门槛、开放、高效的深度学习解决方案。
架构介绍
简单开放
支持主流框架（如Tensorflow、PyTorch，Keras、caffe、MXNet等）和多种环境，屏蔽底层差异并承担非算法相关工作，提供全生命周期方案与一站式管控。
高效可靠
极致弹性，提升异构资源使用效率；快速按需构建，加速重复性模型开发；支持多维度监控报警、异常发现与自动修复。
深度整合
基于大规模GPU集群部署运维经验，充分利用阿里云计算资源（如ECS、 EGS）与数据服务能力（如OSS、NAS、CPFS、EMR等），提供端到端的最佳实践。
轻松集成
支持深度学习能力一键服务化发布，与云上应用的轻松集成。
了解容器服务ACK
场景优势
- 大规模围棋离线训练
- GPU 高效运维
- 深度整合阿里云
如何最小化搭建深度学习环境
- 1 高效计算力： 强大GPU计算能力快速反馈训练结果，并且可以根据框架（如Tensorflow）和网络特点调整参数，达到最优训练性能。
- 2 强大存储： 将训练前后的数据存放在共享存储服务中，一键上传、直接调用；还可以选择备份阶段性数据和训练模型。
- 3 无缝整合 ：无缝对接阿里云资源，支持深度学习能力服务化，与云上应用的轻松集成。
推荐搭配使用
GPU 调度与监控
- 1 通过深度学习解决方案Arena命令行或控制台，提供作业、资源管理一致的体验。
- 2 多维度的监控、告警和运维平台。
- 3 增强资源类型抽象、GPU多策略调度能力。
- 4 支持GPU共享调度，大力优化成本。
- 5 自动弹性伸缩，削峰填谷。
推荐搭配使用
快捷而完整的方案
- 可快速构建模型开发、训练和预测的运行环境。
- 集成各种阿里云资源，如存储、网络、负载均衡、弹性、监控、日志、镜像和EMR大数据处理等。
- 提供运行环境搭建、分布式调度、训练任务历史管理、数据存储服务集成等非算法相关的工作支持。
推荐搭配使用
- 大规模围棋离线训练
-
如何最小化搭建深度学习环境
- 1 高效计算力： 强大GPU计算能力快速反馈训练结果，并且可以根据框架（如Tensorflow）和网络特点调整参数，达到最优训练性能。
- 2 强大存储： 将训练前后的数据存放在共享存储服务中，一键上传、直接调用；还可以选择备份阶段性数据和训练模型。
- 3 无缝整合 ：无缝对接阿里云资源，支持深度学习能力服务化，与云上应用的轻松集成。
推荐搭配使用
- GPU 高效运维
-
GPU 调度与监控
- 1 通过深度学习解决方案Arena命令行或控制台，提供作业、资源管理一致的体验。
- 2 多维度的监控、告警和运维平台。
- 3 增强资源类型抽象、GPU多策略调度能力。
- 4 支持GPU共享调度，大力优化成本。
- 5 自动弹性伸缩，削峰填谷。
推荐搭配使用
- 深度整合阿里云
-
快捷而完整的方案
- 可快速构建模型开发、训练和预测的运行环境。
- 集成各种阿里云资源，如存储、网络、负载均衡、弹性、监控、日志、镜像和EMR大数据处理等。
- 提供运行环境搭建、分布式调度、训练任务历史管理、数据存储服务集成等非算法相关的工作支持。
推荐搭配使用
方案使用指南
环境搭建及底层准备
不必关心底资源管理、调度和运维。 无需手动记录、管控、配置或部署，告别低使用效率。
数据准备
在阿里云OSS中一键上传、直接调用。 数据集准换成Tensorflow推荐的TFRecord格式。
模型开发
支持Tensorflow / MXNet + Jupyter 开发 + Tensorboard 训练监控 + SSH。
模型训练
支持基于TensorFlow serving 的模型滚动更新、蓝绿发布，负载均衡和弹性伸缩。集成多款产品。
模型预测
按版本导出对应预测程序，并存于OSS，支持基于不同目标进行预测，可随状况及时调整和管控。
环境搭建及底层准备
不必关心底资源管理、调度和运维。 无需手动记录、管控、配置或部署，告别低使用效率。
数据准备
在阿里云OSS中一键上传、直接调用。 数据集准换成Tensorflow推荐的TFRecord格式。
模型开发
支持Tensorflow / MXNet + Jupyter 开发 + Tensorboard 训练监控 + SSH。
模型训练
支持基于TensorFlow serving 的模型滚动更新、蓝绿发布，负载均衡和弹性伸缩。集成多款产品。
模型预测
按版本导出对应预测程序，并存于OSS，支持基于不同目标进行预测，可随状况及时调整和管控。
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最佳实践
