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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。

了解容器服务方案咨询

架构介绍

云原生AI

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。

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。

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。

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。

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。

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

全周期覆盖

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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云服务器ECS	商标注册
云虚拟主机	网站建设

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高效可靠

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如何最小化搭建深度学习环境

推荐搭配使用

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快捷而完整的方案

推荐搭配使用

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推荐搭配使用

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推荐搭配使用

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