Designer&PAIFlow產品架構

Designer功能特性

• Designer支持阿里云主子賬號登錄方式。如果使用子賬號，則需要主賬號對其進行授權，詳情請參見云產品依賴與授權：Designer。

• Designer支持使用模板或手動創建工作流。通過模板可以快速創建工作流，運行成功后，直接進行模型部署。關于如何創建及管理工作流，詳情請參見參考工作流概述。

• 系統提供百余種AI開發流程組件，支持接入MaxCompute表數據或OSS數據等多種數據源，通過自帶阿里最佳實踐的算法進行模型構建，并將模型部署至EAS。

• 提供當前工作流相關任務的管理、工作流版本管理及回滾，詳情請參見調試模型。

• 進行模型訓練時，Designer提供可視化大屏，對過程中的數據、模型、評測指標進行可視化分析，輔助您獲得最佳模型。

• Designer支持工作空間內的工作流協作共享，同時支持將運行成功的工作流部署至DataWorks做周期性調度或者發布為自定義模板。

• 在Designer工作流中開發測試完成的模型支持注冊至模型管理，一鍵部署模型服務或是打包成復合模型進行部署，詳情請參見模型預測概述。

Designer提供的工作流組件

Designer為您提供百余種組件，滿足多種場景的使用，組件詳情請參見組件參考：所有組件匯總。

從使用場景來區分，包括以下三種類型的組件：

• 傳統機器學習組件

  包括數據預處理、特征工程、統計分析、異常檢測、推薦算法、時間序列及網絡分析等算法組件。

• 深度學習框架組件

  包括基于PAI-Easy系列的視覺類算法、語音類算法、自然語言處理算法，及TensorFlow、PyTorch等深度學習框架。

• 自定義算法組件

  包括SQL腳本、Python腳本、PyAlink腳本等自定義算法組件，可以滿足您更加定制化的算法工作流串聯需求。

從實現框架及支持的計算資源來區分，包括Alink框架及PAICommand框架，兩種框架的算法組件各自有一些獨特的功能特性：

• Alink框架算法組件（組件上有紫色圓點標記），支持運行在MaxCompute、Flink或通用訓練資源上。

  • Alink框架算法支持Pipeline部署，詳情請參見Pipeline部署在線服務。

  • Alink框架算法支持成組運行，詳情請參見高級功能：Alink組件成組執行。

• PAICommand框架算法組件除了支持直接使用組件，還支持PAI命令的調用方式。您可以在Designer的SQL組件、DataWorks數據開發、MaxCompute命令行工具中進行調用。

Designer的使用流程

Designer的使用流程圖如下所示。

1. 創建工作流

   使用Designer建模前，您需要新建一個工作流。工作流支持多種創建方式，您可以結合自身業務情況，選擇合適的方式來創建工作流。

2. 模型訓練

   在Designer工作流頁面，使用Designer提供的組件構建模型，并選擇所需的計算資源（包括MaxCompute、Flink、通用訓練資源）運行工作流來調試模型，最終完成模型訓練。后續您也可以通過調度配置，來指定工作流是否需要周期性自動運行，實現模型定時自動更新。

3. （可選）可視化分析

   模型訓練完成后，您可以使用可視化大屏快速查看分析報告，來評估模型是否滿足預期要求。

4. 部署模型

   模型訓練完成后，您可以生產化部署模型對新數據進行預測。

工作流調度引擎：PAIFlow

• PAIFlow是Designer底層的工作流調度引擎，您可以從Designer提交工作流任務到PAIFlow執行，也可以通過PAIFlow OpenAPI直接構建工作流并在PAIFlow執行。

  說明

  通過PAIFlow OpenAPI構建的工作流不會在Designer中展示，OpenAPI和Designer可以理解為兩個獨立的實現構建并提交PAIFlow任務的客戶端，面向不同需求。

• PAIFlow任務管理頁包含了全部通過OpenAPI、Designer手動執行、DataWorks周期性調度Designer工作流提交的Pipeline任務，詳情請參見管理工作流任務。

PAIFlow OpenAPI

習慣于使用OpenAPI進行開發的用戶，建議使用PAIFlow進行工作流的創建和任務提交，詳情請參見API概覽。