大模型计算应该用什么阿里云产品？

在阿里云上部署和运行大模型（如LLM、多模态模型等）时，需根据训练、推理、微调等不同场景选择合适的产品组合。以下是针对大模型计算的阿里云产品推荐及详细方案：

1. 大模型训练场景

核心产品

• PAI（Platform of AI）

  • PAI-DSW（Data Science Workshop）：交互式开发环境，支持JupyterLab，适合小规模实验和数据处理。
  • PAI-DLC（Deep Learning Container）：分布式训练管理平台，支持PyTorch、TensorFlow等框架，可弹性调度GPU资源。
  • PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）：一键部署训练任务，支持大规模分布式训练（如Megatron-LM、DeepSpeed）。

• 计算资源

  • GPU实例：推荐 ecs.gn7i/v7（NVIDIA A10G/V100）或 ecs.gn6e/v6e（A100/V100，适合大规模训练）。
  • 裸金属服务器：神龙架构（如 ebmgn7i）避免虚拟化开销，适合超大规模训练。

• 存储与提速

  • CPFS（并行文件系统）：高性能共享存储，支持多机多卡并行读写训练数据。
  • OSS：存储原始数据，通过OSS提速器或CPFS缓存提升读取速度。

典型架构

训练数据（OSS）→ CPFS缓存 → PAI-DLC分布式训练（A100裸金属集群）→ 模型输出（OSS/CPFS）

2. 大模型推理场景

核心产品

• PAI-EAS

  • 支持弹性伸缩的推理服务，可配置GPU资源（如T4/A10G用于中小模型，A100用于千亿参数模型）。
  • 支持流量突发和自动扩缩容，适合生产环境。

• 弹性容器实例（ECI）

  • 无服务器化运行推理容器，按需付费，适合波动流量场景。

• 网络与提速

  • ALB（应用负载均衡）：分发推理请求到多个后端实例。
  • NVIDIA Triton推理服务器：可通过PAI-EAS部署，支持多模型并行。

优化建议

• 使用Quantization（INT8/FP16）减少模型体积，提升吞吐量。
• 通过模型瘦身（如蒸馏、剪枝）降低推理成本。

3. 数据处理与微调

• 数据准备

  • MaxCompute：PB级数据预处理，配合PAI-AutoML自动化特征工程。
  • DataWorks：调度数据处理流水线。

• 微调（Fine-tuning）

  • PAI-DSW + JupyterLab：交互式调试LoRA、Adapter等轻量微调方法。
  • PAI-DLC：多GPU微调任务（如基于LLaMA-2的领域适配）。

4. 成本优化方案

• Spot实例：抢占式GPU实例（最高节省70%），适合容错性高的训练任务。
• 资源组管理：通过PAI资源组限制配额，避免资源浪费。
• 混合精度训练：使用PAI支持的FP16/BF16降低显存占用。

5. 其他工具链

• ModelScope：直接调用阿里云开源模型（如通义千问），减少自研成本。
• NAS（文件存储）：共享代码库，适合团队协作。

场景示例

千亿参数模型训练

1. 数据层：原始数据存入OSS，通过DataWorks预处理后导入CPFS。
2. 训练层：PAI-DLC调度100台A100裸金属（ebmgn7e），使用Megatron-LM框架。
3. 输出：模型保存至OSS，通过PAI-EAS部署为推理服务。

高并发在线推理

• 使用PAI-EAS部署Triton服务器，后端为4台A10G实例（GN7i），ALB均衡流量，QPS可达1000+。

选型决策树

是否需要分布式训练？  
  → 是 → PAI-DLC + CPFS + A100裸金属  
  → 否 → PAI-DSW + 单GPU实例  

是否需要低延迟推理？  
  → 是 → PAI-EAS + A10G/A100 + ALB  
  → 否 → ECI + T4（低成本）  

根据具体需求（预算、模型规模、延迟要求）灵活组合上述产品即可。