大模型计算应该用什么阿里云产品？

在阿里云上进行大模型计算，可以根据不同需求选择合适的产品组合。以下是针对大模型训练、推理和部署的主流阿里云产品推荐：

一、大模型训练（Training）

适用于从零开始或微调大规模AI模型（如LLaMA、Qwen等）。

推荐产品：

1. PAI-灵骏智算平台（PAI-Train）

   • 阿里云专为大模型训练打造的高性能AI训练平台。
   • 支持千卡级GPU集群调度与通信优化（如RDMA、NCCL）。
   • 提供容器化环境、分布式训练框架支持（PyTorch、TensorFlow等）。
   • 内置容错、断点续训、自动扩缩容能力。
   • 适合：千亿参数以上的大模型训练。

2. ECS GPU 实例 + 自建训练环境

   • 使用高配GPU实例（如 ecs.gn7i-c8g1.20xlarge，搭载NVIDIA A100/A10/A800等）。
   • 灵活部署自定义训练脚本，适合中小规模训练或研究用途。
   • 可搭配 NAS / CPFS 存储海量训练数据。

3. 弹性提速计算实例（EAIS）

   • 将CPU与异构计算资源解耦，提升资源利用率。
   • 适合推理或轻量训练场景。

二、大模型推理（Inference）

用于已训练好的大模型进行文本生成、问答、翻译等服务部署。

推荐产品：

1. PAI-EAS（弹性算法服务）

   • 支持将大模型一键部署为在线服务。
   • 自动扩缩容、低延迟响应、支持GPU/CPU混合部署。
   • 内置对 HuggingFace、vLLM、Triton Inference Server 的集成。
   • 支持量化模型（如FP16、INT8）以降低成本。

2. 通义千问 API（Qwen API）

   • 如果使用通用大模型（如 Qwen-Max、Qwen-Plus），可直接调用阿里云提供的API服务。
   • 无需自建基础设施，按调用量付费。
   • 快速集成到应用中，适合非定制化场景。

3. 函数计算 FC + vLLM

   • 使用函数计算部署轻量级大模型推理（适合小模型或边缘场景）。
   • 结合 vLLM 实现高效批处理和连续批处理（Continuous Batching）。

三、存储与数据管理

大模型需要大量高质量数据支持。

推荐产品：

• 对象存储 OSS：存储训练数据集、模型权重。
• 文件存储 NAS / 并行文件系统 CPFS：供多节点共享访问训练数据。
• DataWorks：用于数据预处理流水线构建。

四、监控与运维

• ARMS（应用实时监控服务）：监控推理服务性能。
• SLS（日志服务）：收集训练/推理日志。
• CloudMonitor：资源使用情况监控。

典型架构示例

[用户请求]
     ↓
[API Gateway] → [PAI-EAS 部署的 Qwen 模型]
     ↓
[OSS/NAS 存储模型 & 数据]
     ↓
[PAI-灵骏 或 ECS GPU 集群 进行训练]
     ↓
[DataWorks + MaxCompute 数据处理]

总结：如何选择？

✅ 建议：
如果你是企业用户或科研机构，建议优先咨询 阿里云PAI团队，获取专属的技术支持和资源配额（如A100集群申请）。

如需进一步帮助（比如部署vLLM或LoRA微调），也可以继续提问！