机器学习PAI内部用的和开源的区别大吗？
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机器学习PAI内部使用的版本和开源版本在功能、性能、稳定性、支持服务等方面可能存在一定的区别。内部版本可能包含了更多定制化和优化的功能，以及更全面的技术支持服务，而开源版本则提供了更多的灵活性和社区资源。
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机器学习PAI是阿里巴巴集团内部开发的机器学习平台，起初主要服务于淘宝、支付宝和高德等业务线，以期让公司内部的开发者能更高效、简洁、标准地运用人工智能AI技术。这个平台由四个模块组成：机器学习框架与云计算基础设施、PAI核心引擎、预训练模型开发和AI应用层。
开源的机器学习框架，例如TensorFlow和PyTorch等，是由社区开发者共同开发和维护的，用户可以自由地使用、修改和分发这些软件。相比之下，机器学习PAI则主要是服务于阿里巴巴集团内部，其源代码并不向公众开放。然而，随着机器学习领域开源与开放的推动力越来越强，阿里巴巴也计划逐步对外商业化推广并开源其AI算法框架。
因此，机器学习PAI和开源机器学习框架的主要区别在于前者主要服务于阿里巴巴集团内部，而后者则是由社区开发者共同开发和维护的，任何人都可以自由使用、修改和分发。不过，随着阿里巴巴的开源计划，未来这两者的差异可能会逐渐缩小。
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BladeDISC 用的是同一个代码库 ，此回答整理自钉群“BladeDISC用户支持群”
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