阿里云跑机器学习模型应该选什么？

结论先行：
阿里云跑机器学习模型推荐选择PAI（Platform of AI），配合GPU实例或ECS弹性计算，兼顾性能与成本效益。

一、首选服务：PAI平台

• 核心优势：PAI是阿里云专为AI训练/推理优化的平台，内置TensorFlow/PyTorch框架，支持分布式训练和自动调参，大幅降低运维复杂度。
• 关键功能：提供可视化建模、大规模数据处理（MaxCompute集成），适合从实验到部署的全流程需求。

二、计算资源选择

1. GPU实例（如gn6v/gn7i）：
   • 适用场景：深度学习、高并发推理。
   • 性能数据：单卡显存最高32GB（V100），支持CUDAX_X。
2. ECS通用型（如ecs.g7ne）：
   • 适用场景：轻量级模型、成本敏感型任务，搭配PAI-DLC按需付费。

三、存储与数据优化

• 数据X_X：结合NAS文件存储或OSS对象存储，读写吞吐量达10Gbps+。
• 关键建议：热数据优先使用CPFS并行文件系统，提升分布式训练效率。

四、成本控制策略

• 按需付费：短周期任务选择竞价实例（价格最低至常规实例的30%）。
• 长期需求：购买资源包或预留实例券，可节省20%~50%费用。

总结：PAI+GPU实例为高性能首选，弹性ECS适合预算有限场景，结合存储优化与计费策略可最大化性价比。