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。
方案架构
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。
应用场景
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、强大的GPU计算能力快速反馈训练结果,能根据框架(如Tensorflow)和网络特点调整参数,达到最优训练型性能;

2、能将训练前后的数据放在共享存储服务中,支持一键上传、直接调用、选择备份阶段性数据和训练模型;

3、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。

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。 数据集转换成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。

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。

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