本文为您介绍PAI的产品架构。
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基础设施层：包括CPU、GPU、FPGA及NPU。
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计算框架层：包括Alink、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MapReduce、SQL及MPI等计算框架，用于执行分布式计算任务。
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按照机器学习全流程，PAI分别提供了数据准备、模型开发与训练及模型部署阶段的产品：
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数据准备：PAI提供了智能标注，支持在多种场景下进行数据标注和数据集管理。
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模型开发与训练：PAI提供了可视化建模Designer、交互式编程建模DSW、云原生深度学习训练平台DLC及端到端自动学习AutoLearning，满足不同的建模需求。
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模型部署：PAI提供了云原生在线推理服务平台EAS和模型推理加速工具Blade，帮助您快速地将模型部署为服务。同时，PAI提供了智能生态市场，您可以获取业务解决方案和模型算法，实现相关业务和技术的高效对接。
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业务层：PAI应用于金融、医疗、教育、交通以及安全等各个领域。阿里巴巴集团内部的搜索系统、推荐系统及金融服务系统等，均依赖于PAI进行数据挖掘。
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