很多深度学习项目在实验阶段跑得不错，一到生产环境就卡住。算力不够，数据散落在不同系统里，模型上线后推理服务既要稳定，成本还不能失控。阿里云深度学习的相关产品基本能覆盖从数据到上线的整条链路，但具体怎么选、哪里容易踩坑，还是要结合自己的项目来看。这篇文章讲三件事：几个常用的基础组件，一个表面缺陷检测的例子，以及上线前需要提前检查的事项。
为什么训练任务不适合长期放在自建机器上
自建GPU机器的起步成本不低。买服务器只是第一步，驱动、CUDA、调度系统和监控都要有人维护。更麻烦的是利用率。训练任务集中提交时大家排队等卡，过了高峰，显卡又空转。云上资源按需取用，任务结束就释放，账单和实际用量比较接近，这是最直接的好处。
团队协作时，云平台的另一个价值是把数据、权限和模型版本放在同一个地方。很多项目的模型文件一开始只是某个人电脑里一个叫“final_v2”的文件夹，人员一变动，就没人敢动它了。统一存储和版本记录能避免这种局面。
阿里云PAI里常用的几个模块
PAI（Platform for AI）是阿里云的机器学习平台，深度学习的工作流大多从这里进入。按项目阶段来理解它的组件，会比较清楚：
- PAI-DSW：托管的交互式开发环境，选择带GPU的实例就能打开Notebook。适合看数据、调模型结构和做小规模实验。不建议拿它长期跑正式训练，GPU一直占着，费用会悄悄累积。
- PAI-DLC：分布式训练服务，支持多机多卡，任务以容器方式运行，跑完自动释放资源。正式训练一般在这里提交，提交前最好先在DSW里确认代码能跑通。
- PAI-EAS：把训练好的模型发布为推理服务，支持弹性扩缩容，业务系统通过接口调用。
- OSS：对象存储，用来存放数据集、训练过程中的检查点和模型文件。各个模块之间传递数据，大多经过它中转。
这几个模块共用一套账号体系和存储路径。数据从OSS读出，实验在DSW里做，训练交给DLC，最后由EAS上线，中间不必反复导出再导入。不过路径和权限最好在项目开始时就规划好，否则每个模块都要单独梳理一遍。
案例：金属零件表面缺陷检测
下面是一个综合整理的示意场景，用来说明技术路径。文中的数据规模和效果请以具体项目为准。
项目背景
某金属零部件厂希望用视觉模型辅助人工质检，甚至逐步替代部分人工检查。产线每天产生大量零件图像，人工检查容易漏掉细小划痕，新质检员的培训周期也比较长。目标是识别划痕、凹陷、色差等常见缺陷，并在工位上给出判断。
实施过程
- 整理数据：历史图像统一上传到OSS，按缺陷类别标注。早期数据里不同班次的光照差异很大，团队补充了多角度采集的样本，让模型对环境变化没那么敏感。这一步花的时间通常比预期多。
- 在DSW里做迁移学习：基于预训练的卷积网络微调。先用一小批数据跑通流程，确认基线效果可以接受，再扩大数据量。这样能较早发现标注或数据本身的问题。
- 用DLC做正式训练：多张GPU并行训练，检查点定期写入OSS。任务中途被打断时，可以从最近的检查点续训，不用从头算起。
- 通过EAS发布推理服务：产线相机采集的图像经接口送到服务端，返回判断结果。服务按请求量自动扩缩容，白天产线忙时增加实例，夜间缩回去，费用跟着业务量走。
上线后的迭代
这个项目上线之后的工作量，并不比训练少。团队设置了误判回流机制：质检员修正过的判断结果自动进入训练集，每月重新训练一次。比如原材料换了一批之后，新的表面特征会逐步进入训练数据，模型能跟上产线的变化。团队也借此看清了哪些缺陷类别的样本不够，需要专门补采。
上线前要检查的几件事
- GPU规格按任务选：小模型做推理通常用不上高端训练卡，规格选高了，账单会一直偏高。建议先用小批数据测一下单步耗时，再决定实例型号。
- 训练和推理分开评估：训练关注吞吐和单位成本，推理关注延迟和稳定性。两者的资源配置思路不同，不要用一套参数硬套。
- 检查点和数据版本要留痕：长任务要定期保存检查点，数据集也要记录版本。否则过几个月想复现某次结果，往往对不上。
- 权限和网络提前确认：涉及生产数据时，账号按最小权限分配，并确认训练环境能访问数据源。网络问题常在任务提交后才暴露，越早测越好。
- 预算告警要设：给项目设置费用阈值告警，定期清理不再使用的实例和旧的中间文件。对象存储里堆积的检查点，时间一长也是一笔开销。
写在最后
对刚起步的团队，我建议先选一个边界清楚的小场景，把从数据到上线的流程完整跑一遍。流程通了，再考虑扩大数据规模和模型复杂度。阿里云深度学习的工具链能省下不少运维和搬运数据的时间，但哪些指标值得盯、哪些误判需要回流，仍然要靠团队对业务的理解来判断。
