什么是灵骏
阿里云智算服务PAI-灵骏是一款面向大规模深度学习及融合智算的PaaS产品。它基于软硬件一体化设计，通过优化技术构建高性能异构算力底座，为AI工程化提供全流程能力。该产品具备高性能、高效率、高利用率等核心优势，满足高性能计算等领域的需求，并在大模型训练、自动驾驶、基础科研、金融等领域得到广泛应用。
PAI-灵骏提供了多种规格的资源包，用户可以根据自己的需求选择不同的配置。同时，它也支持公共云Serverless版、单租版以及混合云形态，具有灵活的部署方式。在底层硬件方面，PAI-灵骏涵盖了服务器、网络、存储以及集群的整体交付管理等，而在软件方面则包括算力资源管控运维、AI加速套件、云原生任务管理，以及完善的AI开发作业平台。这些功能使得用户能够轻松地管理和维护模型服务，提高业务效率和降低成本。
此外，PAI-灵骏还支持多种深度学习框架和模型格式，如TensorFlow、PyTorch、ONNX等，可以方便地部署各种模型。同时，它也提供了一键部署、弹性扩缩容、监控报警等全面监控与管理功能，帮助用户更好地管理和维护模型服务的稳定性和安全性。
阿里云智算服务PAI-灵骏是一款功能强大、易于使用的智算服务平台，可以帮助用户快速部署和管理各种模型，提高业务效率和降低成本。无论您是个人开发者还是大型企业，都可以通过PAI-灵骏实现智能化的升级和转型。
阿里云智算服务PAI-灵骏的产品功能
大规模AI算力支持：
PAI-灵骏作为新一代AI智算平台，专为满足大规模AI算力需求而设计。无论您是需要进行大模型训练、深度学习还是其他高性能计算任务，PAI-灵骏都能提供强大的算力支持。
企业级AI开发平台：
提供从AI开发到训练的全流程产品能力，覆盖AI项目的整个生命周期。
支持多种AI角色管理，确保团队中的不同成员能够高效协作。
提供算力资源的管理和运维功能，确保AI平台的稳定运行。
一站式开通与使用：
用户可以通过简单的操作，一键式开通算力集群、高性能存储、容器服务以及AI开发平台。
提供全生命周期管理，从创建到运维，全面自动化，降低用户的管理负担。
支持Serverless形态，用户可以快速拉起AI计算任务，无需关心底层的资源管理和运维。
灵骏优化的分布式训练：
对于大模型训练，PAI-灵骏提供了简单易用的分布式配置，自动进行并发执行。
通过优化的计算、网络、通信和存储架构，提高资源利用率，加快模型训练速度，从而大幅降低训练时间和成本。
集群管理：
用户可以通过控制台页面或OpenAPI轻松进行集群的创建、扩容和缩容。
提供丰富的监控指标、事件类型以及运行统计，帮助用户快速查看集群的运行情况，定位并解决问题。
提供从主机、网络到作业任务的关联诊断分析工具，方便性能调优和问题溯源。
高性能网络联通：
提供高性能的RDMA计算网络、RDMA存储网络和管控网络，确保数据的高速传输和访问。
支持对其他阿里云服务的高性能和高可用访问，具有强安全隔离、分钟级部署、无级变速和原生高可靠等特点。
高性能存储：
采用并行IO访问架构，确保单集群能够达到极高的吞吐量和IOPS。
支持与云服务的无缝集成，提供稳定、高效的存储解决方案。
阿里云智算服务PAI-灵骏作为一款功能全面、性能卓越的智算服务平台，旨在为用户提供高效、稳定、安全的AI算力支持，助力用户在AI领域取得更大的成功。
通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型
通过阿里云的PAI（Platform of Artificial Intelligence）服务，尤其是PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）模块，部署Llama 2模型是一个旨在简化大规模语言模型部署和管理的过程。以下是一步步指南，展示如何利用PAI-EAS来部署Llama 2模型：
准备工作
1.注册与登录阿里云：
首先，确保你有一个阿里云账号并登录到控制台。如果你还没有账号，需要先进行注册。
2.了解Llama 2模型需求：
在开始之前，熟悉Llama 2模型的不同版本（如7B、13B、700B参数版本）及其资源需求。这有助于选择合适的PAI-EAS实例类型和配置。
创建PAI-EAS服务
3.访问PAI控制台：
登录阿里云控制台后，导航至“产品” > “机器学习平台PAI” > “模型在线服务”（PAI-EAS）。
4.创建EAS项目：
在PAI-EAS界面，创建一个新的项目或选择已有项目，用于存放和管理Llama 2模型的部署。
5.配置模型服务：
上传模型文件：将Llama 2的预训练模型文件上传至阿里云OSS（对象存储服务）或其他指定位置。
选择模型规格：根据Llama 2模型的大小和资源需求，选择合适的CPU、GPU资源规格。对于较大的模型，如700B参数版本，可能需要高配GPU实例。
配置环境：PAI-EAS预置了多种环境，包括支持PyTorch等框架的环境。选择或自定义一个包含Llama 2依赖的环境。
6.创建在线服务：
在项目中，点击“创建服务”，选择上传的模型文件和配置好的环境。填写服务名称、描述等信息，并设置推理相关的参数，如批处理大小、并发数等。
7.设置API和WebUI：
API接入：PAI-EAS允许你生成API接口，这样可以通过HTTP请求调用模型服务。
WebUI部署：如果需要，可以通过PAI-EAS的Web服务功能部署一个前端界面，用户可以通过网页直接与模型交互。
8.测试服务：
使用提供的API测试工具或直接通过Postman等工具发送请求，测试模型的响应情况。
9.性能监控：
利用PAI-EAS内置的监控工具，监控模型服务的性能指标，如响应时间、资源使用情况等，以便及时调整资源配置。
10.弹性扩缩容：
根据流量需求，PAI-EAS支持动态调整服务实例数量，以应对突发流量。
11.模型优化：
如果有必要，可以对模型进行微调或优化，利用PAI的其他服务如PAI-DLC（Deep Learning Container）进行模型训练，然后重新部署优化后的模型。
通过上述步骤，你就能借助阿里云PAI-EAS高效地部署和管理Llama 2大模型，无论是进行内部应用还是对外提供服务。记得在整个过程中密切关注成本控制，合理安排资源，以达到最优的成本效益比。