PAI(Powered by AI

简介: 在大数据和人工智能时代,数据分析成为了企业竞争力的重要组成部分。在此背景下,阿里云的PAI(Powered by AI)应运而生,为用户提供了一整套数据处理、分析和应用的解决方案。其中,管理工作空间成员是数据分析过程中不可或缺的一环。

在大数据和人工智能时代,数据分析成为了企业竞争力的重要组成部分。在此背景下,阿里云的PAI(Powered by AI)应运而生,为用户提供了一整套数据处理、分析和应用的解决方案。其中,管理工作空间成员是数据分析过程中不可或缺的一环。image.png

在实际应用中,当多个人员需要在同一工作空间进行管理、开发、运维等工作时,就需要将相关人员添加为工作空间成员,并为其配置适当的角色权限。PAI为此提供了多种角色,用户可以根据实际需求为成员分配不同的角色,从而实现对成员的精细管理。本文将为您详细介绍PAI支持的角色,以及如何将RAM用户或RAM角色添加为工作空间成员或修改成员角色。
首先,需要注意的是,只有工作空间的管理员或负责人才能进行工作空间成员管理。接下来,请按照以下步骤进入成员管理面板:

  1. 登录阿里云PAI控制台;
  2. 在左侧导航栏中,单击“工作空间列表”;
  3. 在工作空间列表页面,选择需要管理的工作空间,并单击其名称;
  4. 在工作空间详情页面,单击“工作空间成员”后的“管理”,即可进入成员管理面板。
    在成员管理面板中,您可以添加新成员、查看当前成员列表以及为成员分配角色权限。为了实现这一目标,PAI提供了丰富的角色设置,包括数据管理员、数据开发员、数据运维员等。这些角色具有不同的权限,您可以根据实际需求进行分配。
    例如,如果您需要某位成员具备数据管理的权限,可以将他添加为数据管理员;若只需他具备数据开发的权限,则可以将他添加为数据开发员。这样,您就可以确保工作空间中的数据安全和高效利用。
    总之,PAI的成员管理功能为团队协同工作提供了有力支持。通过合理设置角色权限,您可以确保工作空间中的数据安全和高效利用,从而为企业的数据分析工作保驾护航。
目录
相关文章
|
7天前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
PolarDB-PG AI最佳实践 2 :PolarDB AI X EAS实现自定义库内模型推理最佳实践
PolarDB通过POLAR_AI插件支持使用SQL调用AI/ML模型,无需专业AI知识或额外部署环境。结合阿里云EAS在线模型服务,可轻松部署自定义模型,在SQL中实现如文本翻译等功能。
|
6天前
|
人工智能 安全 大数据
PAI年度发布:GenAI时代AI基础设施的演进
本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战,平台推出了一系列优化措施,包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等,以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时,发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能,助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外,PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践,支持从数据处理到模型部署的全流程开发,确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用,享受AI带来的红利。
|
10天前
|
人工智能 安全 算法
PAI负责任的AI解决方案: 安全、可信、隐私增强的企业级AI
在《PAI可信AI解决方案》会议中,分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开:首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战;其次阐述构建AI的关键要素;最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望,确保数据、算法和模型的安全与合规,提供全方位的可信AI解决方案。
|
6天前
|
人工智能 容灾 Serverless
AI推理新纪元,PAI全球化模型推理服务的创新与实践
本次分享主题为“AI推理新纪元,PAI全球化模型推理服务的创新与实践”,由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术,PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升,确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾,目前已覆盖16个地域,拥有10万张显卡的推理集群。
|
6天前
|
存储 人工智能 大数据
AI开发新范式,PAI模型构建平台升级发布
本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲,聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分,围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务,PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中,介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用,展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及,赋能各行业,推动社会进步。
|
6天前
|
人工智能 运维 API
PAI企业级能力升级:应用系统构建、高效资源管理、AI治理
PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求,提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块,确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发,满足不同企业的特殊需求。典型案例中,某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台,实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理,成功服务于校内外多个场景。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
机器学习之解释性AI与可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用,机器学习模型越来越多地被用于决策过程。然而,这些模型,尤其是深度学习模型,通常被视为“黑箱”,难以理解其背后的决策逻辑。解释性AI(Explainable AI, XAI)和可解释性机器学习(Interpretable Machine Learning, IML)旨在解决这个问题,使模型的决策过程透明、可信。
85 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI:机器学习的魔法与代码
【10月更文挑战第33天】本文将带你走进AI的世界,了解机器学习的原理和应用。我们将通过Python代码示例,展示如何实现一个简单的线性回归模型。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都会给你带来新的启示。让我们一起探索AI的奥秘吧!
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
揭秘AI:机器学习如何改变我们的世界
在这篇文章中,我们将深入探讨机器学习如何改变我们的世界。从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,机器学习正在逐步渗透到我们生活的每一个角落。我们将通过实例和代码示例,揭示机器学习的工作原理,以及它如何影响我们的生活。无论你是科技爱好者,还是对人工智能充满好奇的普通读者,这篇文章都将为你打开一扇新的大门,带你走进机器学习的世界。
42 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
自动化测试的未来:AI与机器学习的融合之路
【10月更文挑战第41天】随着技术的快速发展,软件测试领域正经历一场由人工智能和机器学习驱动的革命。本文将探讨这一趋势如何改变测试流程、提高测试效率以及未来可能带来的挑战和机遇。我们将通过具体案例分析,揭示AI和ML在自动化测试中的应用现状及其潜力。
52 0