AI模型服务迎新篇：阿里云机器学习PAI全面升级

2024-01-04 11:12:07

阿里云机器学习PAI-EAS升级：开启AI模型服务新纪元

在数据驱动时代，AI模型已成为企业和组织的战略资产，而稳定的模型服务平台是释放其价值的关键。阿里云机器学习平台PAI作为AI领域领军者，近期宣布全面升级其模型服务平台PAI-EAS，助力用户打造更弹性、更稳定的AI模型应用。

弹性稳定的推理服务：确保模型高效运行

PAI-EAS提供弹性稳定的推理服务，确保AI模型在高并发场景下稳定运行，满足用户不断增长的需求。该平台支持自动扩缩容，可根据流量情况自动调整计算资源，避免浪费，同时确保模型始终处于最佳性能状态。

全新规格GU30：性能飙升，成本更低

针对用户对更高性能和更低成本的需求，PAI-EAS推出全新规格GU30。与传统规格相比，GU30在性能上大幅提升，同时价格平均优惠45%，为用户提供极具性价比的选择。GU30搭载NVIDIA Ampere架构GPU，拥有卓越的计算能力和更快的内存速度，满足复杂AI模型的严苛要求。

广泛的应用场景：AI赋能各行各业

PAI-EAS广泛应用于文图生成、大语言模型、推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域，为各行业提供强大的人工智能解决方案。在金融、电商、医疗、制造、交通等行业已落地众多成功案例，帮助企业提升效率、降低成本，创造新价值。

代码示例：部署模型到PAI-EAS

import pai
import json

# 创建PAI-EAS客户端
client = pai.EASClient()

# 部署模型
model_id = "my-model"
model_code = "my-model-code"
model_env = "my-model-env"
deployment = {
    "model_code": model_code,
    "model_env": model_env,
    "model_id": model_id,
    "resource": {
        "cpu": 1,
        "memory": 1024,
        "gpu": 0
    },
    "protocol": "http",
    "port": 8080,
    "predict_route": "/predict"
}
deployment = client.deploy_model(json.dumps(deployment))

# 获取部署状态
deployment_status = client.get_model_deployment_status(deployment.deployment_id)

# 停止部署
if deployment_status == "RUNNING":
    client.stop_model_deployment(deployment.deployment_id)