CLOUD云枢
阿里云AI训练平台与推理平台的核心区别
结论与核心观点
阿里云的AI训练平台（如PAI）主要用于模型开发与训练，而AI推理平台（如EAS）专注于模型部署与线上服务。两者的核心差异在于：
- 训练平台：提供数据预处理、算法开发、模型训练和调优能力，适用于AI研发阶段。
- 推理平台：提供高并发、低延迟的模型服务能力，适用于生产环境部署。
详细对比分析
1. 目标与用途
训练平台（如PAI-Studio/PAI-DSW）：
- 核心任务：数据清洗、特征工程、模型训练、超参调优。
- 适用场景：算法工程师构建和优化模型，如CV/NLP/推荐系统等。
- 关键能力：分布式训练、自动机器学习（AutoML）、可视化建模。
推理平台（如EAS/PAI-Blade）：
- 核心任务：将训练好的模型部署为API服务，支持实时或批量推理。
- 适用场景：线上应用（如智能客服、图像识别）、边缘计算等。
- 关键能力：弹性伸缩、负载均衡、模型压缩（如量化/剪枝）。
2. 技术侧重点
训练平台：
- 依赖GPU/CPU集群进行大规模计算，关注算法迭代效率。
- 典型工具：TensorFlow/PyTorch框架支持、Jupyter Notebook交互开发。
推理平台：
- 强调服务稳定性与性能优化，如低延迟（<100ms）、高QPS（每秒查询数）。
- 典型技术：模型轻量化、服务网格（Service Mesh）、A/B测试。
3. 资源与成本
训练平台：
- 资源消耗高（长时间占用GPU），按训练时长计费。
- 适合阶段性使用，非持续运行。
推理平台：
- 资源按需扩展（如自动扩缩容），按调用量或实例时长计费。
- 需长期运行，成本与流量直接相关。
4. 典型工作流
- 训练阶段：
- 数据准备 → 模型开发 → 训练验证 → 模型导出。
- 推理阶段：
- 模型部署 → API封装 → 监控运维 → 持续迭代。
总结与建议
- 选择训练平台：当需要从零开发或优化模型时，优先使用PAI等工具。
- 选择推理平台：当模型需上线服务时，使用EAS等平台确保高效稳定运行。
- 协同使用：两者通常配合完成AI全链路，训练是基础，推理是落地。
关键区别一句话总结：
训练平台是“造模型”，推理平台是“用模型”。