AI开发平台系列2：集成式机器学习平台对比分析_下游的机器学习开发环境与对比

【编者按：在上一期中，我们介绍了算法开发平台的发展背景和驱动力，算法开发平台的主要分类——集成式机器学习平台和AI基础软件平台，以及算法开发平台的核心价值。在本期的分享中，我们将上期所提到的云厂商集成式机器学习平台进行功能和技术的具体分析和对比】

近年来，云计算厂商纷纷向云计算+AI转型，无论是百度云提出的“云智一体”，阿里云打出的“大数据“+“AI工程化”，还是华为云的AI全栈全场景战略，都是这一趋势的有力体现。云厂商在数据和算力云原生的基础上，延伸打造涵盖算法开发全流程的集成式机器学习平台，助力企业释放数据价值，加速智能化转型。与云的深度协同，是云厂商机器学习平台的立足之基，也塑造了其产品与服务体系架构。

1. 云厂商集成式机器学习平台产品与服务架构

云厂商通过云服务获得了丰富的客户基础，并在客户服务中积累了大量机器学习应用实践。基于这些优势，云厂商通常提供包括底层云计算基础设施、机器学习平台和应用层行业解决方案于一体的产品和服务。

云计算基础设施层，主要通过容器对异构硬件资源进行统一管理和调度，帮助客户在人工智能业务中实现资源的灵活分配，让最适合的专用硬件去服务最适合的业务场景。同时，配置大数据计算引擎，为大规模分布式计算提供基础设施支撑。

在行业应用层，通常基于自身业务或服务客户的实践积累，面向特定行业、特定场景提供针对性的算法解决方案，如阿里巴巴内部的搜索系统、推荐系统及金融服务系统等算法，通过PAI平台输出赋能零售、金融等企业客户。

对于最核心的机器学习平