个人开发者使用阿里云国际版搭建 AI 应用的步骤
个人开发者搭建 AI 应用通常涉及四个核心阶段：数据准备、模型训练、模型部署和应用集成。阿里云国际版（Alibaba Cloud International）提供了相应的工具和服务。
阶段一：计算资源准备
选择合适的计算资源来承载您的 AI 应用。
| 推荐服务 | 描述 | 为什么推荐 |
| ECS (弹性计算服务) | 提供基础的云服务器，可选择 GPU 实例（如 g7、v100 系列），用于模型训练和推理。 | 灵活、可定制，适合对环境有特殊要求的开发者。 |
| ACK (容器服务 Kubernetes) | 如果您需要运行复杂的微服务架构或大规模部署模型（如使用 Kubeflow），ACK 是理想选择。 | 简化容器编排，实现高可用和弹性伸缩。 |
阶段二：模型训练与开发环境
您可以选择云上的开发环境来避免本地配置的麻烦。
| 推荐服务 | 描述 | 应用场景 |
| PAI (平台即服务) | 阿里云一站式 AI 平台，集成了PAI-DSW (Notebook 环境) 和 PAI-DLC (分布式训练)。 | 提供开箱即用的 JupyterLab 环境和强大的分布式训练能力，无需关注底层基础设施。 |
| OSS (对象存储服务) | 存储数据集和模型文件（如 PyTorch、TensorFlow 模型）。 | 稳定、安全地存储海量数据，并可与 PAI/ECS 高效连接。 |
阶段三：模型部署与推理
将训练好的模型转化为可供外部应用调用的 API 服务。
| 推荐服务 | 描述 | 应用场景 |
| PAI-EAS (弹性推理服务) | 快速将模型部署为高性能 API 服务，支持自动伸缩和流量管理。 | 最适合 AI 应用部署，可以快速获得一个 RESTful API 端点，供网站或移动应用调用。 |
| 函数计算 (FC) | 将轻量级推理任务打包成无服务器（Serverless）函数。 | 适合低频或突发流量的推理任务，按需付费，成本效益高。 |
阶段四：前端与应用集成
将 AI API 集成到最终用户界面。
（1）API Gateway： 用于统一管理和保护您的 PAI-EAS 或函数计算 API 接口，设置限流、鉴权等。
（2）Web 应用： 将应用代码部署在 ECS 或函数计算上，通过调用 API Gateway 访问 AI 服务。
