Designer（Studio 2.0）是PAI产品基于云原生架构Pipeline Service — PAIFlow的可视化建模工具，提供端到端的机器学习全链路开发环境，帮助您实现端到端的机器学习开发流程。同时，Designer中内置了丰富且成熟的机器学习算法，覆盖商品推荐、金融风控及广告预测等场景，支持基于MaxCompute、通用训练资源、Flink等计算资源进行大规模分布式运算，可以快速满足不同方向的业务需求。
Designer&PAIFlow产品架构
Designer功能特性
Designer支持阿里云主子账号登录方式。如果使用子账号，则需要主账号对其进行授权，详情请参见云产品依赖与授权：Designer。
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Designer支持使用模板或手动创建工作流。通过模板可以快速创建工作流，运行成功后，直接进行模型部署。关于如何创建及管理工作流，详情请参见参考工作流概述。
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系统提供百余种AI开发流程组件，支持接入MaxCompute表数据或OSS数据等多种数据源，通过自带阿里最佳实践的算法进行模型构建，并将模型部署至EAS。
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提供当前工作流相关任务的管理、工作流版本管理及回滚，详情请参见调试模型。
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进行模型训练时，Designer提供可视化大屏，对过程中的数据、模型、评测指标进行可视化分析，辅助您获得最佳模型。
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Designer支持工作空间内的工作流协作共享，同时支持将运行成功的工作流部署至DataWorks做周期性调度或者发布为自定义模板。
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在Designer工作流中开发测试完成的模型支持注册至模型管理，一键部署模型服务或是打包成复合模型进行部署，详情请参见模型预测概述。
Designer提供的工作流组件
Designer为您提供百余种组件，满足多种场景的使用，组件详情请参见组件参考：所有组件汇总。
从使用场景来区分，包括以下三种类型的组件：
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传统机器学习组件
包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列及网络分析等算法组件。
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深度学习框架组件
包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
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自定义算法组件
包括SQL脚本、Python脚本、PyAlink脚本等自定义算法组件，可以满足您更加定制化的算法工作流串联需求。
从实现框架及支持的计算资源来区分，包括Alink框架及PAICommand框架，两种框架的算法组件各自有一些独特的功能特性：
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Alink框架算法组件（组件上有紫色圆点标记），支持运行在MaxCompute、Flink或通用训练资源上。
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Alink框架算法支持Pipeline部署，详情请参见Pipeline部署在线服务。
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Alink框架算法支持成组运行，详情请参见高级功能：Alink组件成组执行。
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PAICommand框架算法组件，仅支持运行在MaxCompute计算资源上。
PAICommand框架算法组件除了支持直接使用组件，还支持PAI命令的调用方式。您可以在Designer的SQL组件、DataWorks数据开发、MaxCompute命令行工具中进行调用。
Designer的使用流程
Designer的使用流程图如下所示。
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创建工作流
使用Designer建模前，您需要新建一个工作流。工作流支持多种创建方式，您可以结合自身业务情况，选择合适的方式来创建工作流。
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模型训练
在Designer工作流页面，使用Designer提供的组件构建模型，并选择所需的计算资源（包括MaxCompute、Flink、通用训练资源）运行工作流来调试模型，最终完成模型训练。后续您也可以通过调度配置，来指定工作流是否需要周期性自动运行，实现模型定时自动更新。
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（可选）可视化分析
模型训练完成后，您可以使用可视化大屏快速查看分析报告，来评估模型是否满足预期要求。
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部署模型
模型训练完成后，您可以生产化部署模型对新数据进行预测。
工作流调度引擎：PAIFlow
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PAIFlow是Designer底层的工作流调度引擎，您可以从Designer提交工作流任务到PAIFlow执行，也可以通过PAIFlow OpenAPI直接构建工作流并在PAIFlow执行。
说明
通过PAIFlow OpenAPI构建的工作流不会在Designer中展示，OpenAPI和Designer可以理解为两个独立的实现构建并提交PAIFlow任务的客户端，面向不同需求。
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PAIFlow任务管理页包含了全部通过OpenAPI、Designer手动执行、DataWorks周期性调度Designer工作流提交的Pipeline任务，详情请参见管理工作流任务。
PAIFlow OpenAPI
习惯于使用OpenAPI进行开发的用户，建议使用PAIFlow进行工作流的创建及任务提交，详情请参见API概览。
说明
Designer创建的工作流无法通过PAIFlow的OpenAPI进行管理，但Designer提交的工作流任务可以在PAIFlow的任务管理中统一管理。
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