云服务器
阿里云提供了多个支持深度学习模型训练的服务和产品，以下是主要选项及其特点：
1. 机器学习平台 PAI（Platform of AI）
- 核心功能：
- PAI-DSW（Data Science Workshop）：基于Jupyter的交互式开发环境，预装TensorFlow、PyTorch等框架，适合快速实验。
- PAI-Designer：拖拽式可视化建模工具，支持经典机器学习与深度学习。
- PAI-EAS：模型部署服务，支持一键部署训练好的模型。
- 适用场景：从实验到生产全流程，适合不同技术水平的用户。
- 资源类型：支持CPU/GPU（如NVIDIA V100、A100）实例，可按需选择。
- 文档：PAI官方文档
2. 弹性计算服务（ECS）
- GPU实例：
- 提供高性能GPU实例（如gn7i、gn6v等），搭载NVIDIA Tesla系列显卡。
- 需自行配置环境（如CUDA、PyTorch/TensorFlow）。
- 优势：完全控制权，适合自定义需求或长期训练任务。
- 注意：需手动管理实例和成本，建议搭配NAS存储数据。
- 实例类型：ECS GPU实例列表
3. 容器服务 Kubernetes（ACK）
- 特点：
- 支持在Kubernetes集群中运行分布式训练任务（如Horovod、TensorFlow分布式）。
- 可搭配AI提速器（如Arena工具）简化任务提交。
- 适用场景：大规模分布式训练或团队协作。
- 文档：ACK AI训练指南
4. 函数计算（Function Compute）
- 特点：
- 无服务器架构，按实际计算时间计费。
- 适合轻量级或周期性训练任务（需配合容器镜像）。
- 限制：单次执行时间上限为24小时，适合小规模任务。
5. 大数据服务（MaxCompute + PAI）
- 场景：需结合大规模数据（如TB级）进行训练时，可通过MaxCompute处理数据，再提交至PAI训练。
选择建议
- 快速实验：PAI-DSW（无需运维，即开即用）。
- 大规模训练：PAI或ACK集群 + GPU实例。
- 完全自定义：ECS GPU实例 + 自建环境。
- 低成本尝试：函数计算或按量付费的PAI/ECS资源。
其他资源
- 数据集：可搭配阿里云开放数据集或OSS存储。
- 模型仓库：PAI支持从ModelHub下载预训练模型（如ResNet、BERT）。
根据需求灵活选择，并注意计费方式（按量付费或包年包月）以优化成本。