机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS提供机器学习私有化部署方案？

机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS的私有化部署方案

阿里云的人工智能平台 PAI（Platform of Artificial Intelligence）提供了多种功能模块，包括 PAI-Designer（可视化建模）、PAI-DSW（交互式建模）、PAI-EAS（模型在线服务）等。这些模块是否支持私有化部署，取决于具体的业务需求和底层技术架构。以下是详细解答：

1. PAI整体私有化部署能力

阿里云PAI平台的部分功能模块支持私有化部署，但需要基于特定的技术底座进行实施。例如： - BaaS商业模型 支持私有化部署，可基于以下三种底座进行部署： 1. 阿里云专有云敏捷PaaS。 2. 阿里云专有云企业版中的容器服务。 3. 其他厂商或用户自建的容器平台（需基于云原生Kubernetes技术）。

对于需要私有化部署的场景，建议联系阿里云技术支持团队，根据具体需求定制解决方案。

2. PAI-Designer 私有化部署

PAI-Designer 是一个可视化的机器学习开发环境，内置了丰富的算法组件，支持拖拽式建模。虽然官方文档未明确提及 Designer 的独立私有化部署能力，但其依赖的底层计算资源（如 MaxCompute 和通用计算资源）可以部署在专有云环境中。因此，通过以下方式可以实现 Designer 的私有化部署： - 在专有云环境中部署 Designer 所需的依赖服务（如 MaxCompute 和 DataWorks）。 - 确保操作账号具备访问 Designer 功能所需的权限，并完成相关授权操作。

3. PAI-DSW 私有化部署

PAI-DSW 是一个交互式建模工具，提供 JupyterLab、WebIDE 和 Terminal 等开发环境。DSW 的私有化部署能力主要依赖于底层容器平台的支持。如果客户具备以下条件，则可以实现 DSW 的私有化部署： - 使用基于 Kubernetes 技术的容器平台。 - 部署 DSW 所需的存储服务（如 OSS 或 NAS）和计算资源。

此外，DSW 新增的文件中转站功能允许文件仅需上传一次即可在多个实例中使用，这为私有化部署场景下的文件管理提供了便利。

4. PAI-EAS 私有化部署

PAI-EAS 是模型在线服务模块，支持大规模复杂模型的一键部署和弹性扩缩容。EAS 的私有化部署能力如下： - EAS 支持在专有云环境中部署，适用于需要高安全性和数据隔离的场景。 - 对于无法直接私有化部署的情况，可以通过以下两种变通方案实现类似效果： 1. 通过专线与阿里云 VPC 打通：在公共云 VPC 中部署 EAS 注册配置中心及云原生网关来管理线下服务（需注意网络不稳定的风险）。 2. 使用 ACK OnePilot：如果线下服务能够访问公网，可通过安装 ACK OnePilot 配置治理规则。

5. 其他相关模块的私有化能力

除了上述模块外，阿里云还提供了其他功能模块的私有化部署支持： - NLP 自学习平台 已全面支持私有化部署，包括公有云已训练完毕的模型私有化输出和完整平台的私有化输出。 - 特征平台 FeatureStore 和 自动机器学习 AutoML 等模块目前主要在亚太地区提供服务，但也可以根据客户需求定制私有化方案。

6. 重要提醒

• 私有化部署的限制：部分模块（如 MSE 微服务引擎）目前不支持直接私有化部署，但可以通过变通方案实现类似效果。
• 前提条件：在进行私有化部署前，需确保已开通并创建默认工作空间，准备好 OSS 存储空间、EAS 专属资源组以及关联的 MaxCompute 和 DLC 计算资源。
• 技术支持：私有化部署涉及复杂的架构设计和技术实施，建议联系阿里云技术支持团队获取专业指导。

综上所述，PAI 平台及其子模块（如 Designer、DSW、EAS）均支持私有化部署，但需要基于专有云或客户自建的容器平台进行实施。具体方案需根据客户的业务需求和技术环境定制。