DSW 交互式开发
提供预装主流框架与 CUDA 的 Notebook 环境，开箱即用。支持 WebIDE、Terminal 与 Git 集成，适合算法工程师做探索性开发与调试。
产品概述
人工智能平台 PAI（Platform of Artificial Intelligence）是阿里云的一站式机器学习平台，覆盖数据标注、特征工程、模型训练、超参调优、模型评估与部署全流程。PAI 支持 Notebook 交互式开发、可视化建模与分布式训练，兼容 PyTorch、TensorFlow 等主流框架。
全链路覆盖：数据准备、训练、调优、评估、部署在同一平台完成
分布式训练：支持多机多卡训练，配合 RDMA 网络与 CPFS 存储提升效率
灵活开发：提供 Jupyter Notebook、WebIDE 与可视化拖拽建模
算力弹性：训练任务按需申请 GPU 资源，任务结束自动释放
生态兼容：支持主流开源框架与自定义镜像，无厂商锁定
最适合谁
有算法团队、需要自建或微调模型的企業；数据科学团队做特征工程与建模；需要大规模分布式训练的大模型项目。如果只需要调用现成大模型，直接用百炼更简单。
规格速查
以下参数用于快速比对本产品的核心能力边界。
| 开发方式 | DSW（Notebook/WebIDE）、Designer（可视化）、DLC（分布式训练） |
|---|---|
| 框架支持 | PyTorch、TensorFlow、XGBoost、LightGBM、HuggingFace |
| 分布式训练 | 支持 Horovod、DeepSpeed、Megatron、Colossal-AI |
| GPU 资源 | A100、L20、V100、A10 等，按需申请 |
| 数据标注 | PAI-iTAG 支持图像、文本、音频、视频标注 |
| 超参调优 | 内置 AutoML 与超参搜索（HPO） |
| 模型管理 | 模型版本管理、血缘追踪与评估对比 |
| 部署 | 与 PAI-EAS 无缝衔接 |
价格与计费
价格为整理时的参考区间，实际以下单页面为准。计费模式：按量付费（GPU/CPU 时长） · 包年包月（资源组） · 免费试用额度。
| 套餐 / 规格 | 配置说明 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| DSW 开发环境 | 按 GPU/CPU 规格 | 按量 元/小时 | Notebook 开发 |
| DLC 训练任务 | 按 GPU 卡时 | 按量 元/小时 | 分布式训练 |
| Designer 可视化建模 | 按计算资源 | 按量 元/小时 | 低代码建模 |
| 免费试用 | 新用户额度 | 0 | 含免费 GPU 时长 |
| 包年包月 | 长期使用 | 低至 6 折 |
省钱提示：长期稳定负载优先包年包月并叠加节省计划；无状态批处理可用抢占式实例，成本可低至按量价的 10%。 查看成本优化指南 →
适用场景
深度学习模型训练 大模型微调（SFT/LoRA） 计算机视觉模型开发 推荐算法训练 数据标注与数据集构建 AutoML 自动建模
功能拆解
DLC 分布式训练
面向大规模训练任务，支持多机多卡与主流分布式训练框架。任务按需申请资源，训练完成后自动释放，无需长期持有 GPU 实例。
Designer 可视化建模
通过拖拽组件的方式构建机器学习流程，内置数据预处理、特征工程、算法训练与评估组件，降低建模门槛，适合业务分析师与数据科学家。
数据标注 iTAG
提供图像框选、语义分割、文本分类、音频转写、视频标注等多种标注模板，支持多人协同与质量审核，解决 AI 项目中数据准备的最大瓶颈。
超参调优
内置 AutoML 与超参搜索能力，自动尝试不同的参数组合并找出最优解，减少人工调参的时间投入。
模型管理与部署
训练完成的模型可纳入模型仓库做版本管理与血缘追踪，并通过 PAI-EAS 一键部署为在线推理服务。
常见问题
PAI 和百炼有什么区别？
PAI 面向模型开发与训练，需要算法能力，适合自建或微调模型；百炼面向模型应用开发，直接调用现成模型 API，适合快速集成 AI 能力到业务中。
没有算法团队能用 PAI 吗？
Designer 可视化建模降低了一定门槛，但仍需要理解机器学习基本概念。如果完全无算法能力，建议从百炼的现成模型与知识库能力入手。
训练大模型成本高吗？
取决于模型规模与训练方式。全量训练 7B 模型需要多卡长时间运行，成本较高；使用 LoRA 等参数高效微调方法可显著降低成本，单卡数小时即可完成。
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