2026阿里云国际版人工智能平台PAI实战教程：DSW/DLC/EAS/Designer四模块选型、四种计费口径与成本测算

Meta Description: 面向海外开发者与AI团队，完整拆解阿里云国际版人工智能平台 PAI。DSW/DLC/EAS/Designer 四大模块怎么选、四种计费口径怎么算、新手如何开通并跑通第一个 Notebook，附官方真实单价与三种典型场景的月度账单测算。

关键词：阿里云国际版、PAI、人工智能平台、DSW、DLC、EAS、Designer、模型训练、在线推理、计费、成本测算

在阿里云国际版（alibabacloud.com）上做 AI 的团队，几乎都会撞上同一堵墙：GPU 实例买了、驱动装了、环境配了，但"从写下第一行训练代码，到把模型部署成一个能被调用的 API"这条路，全靠自己一块砖一块砖地拼。 数据放哪、实验怎么复现、训练脚本怎么分布式、推理服务怎么弹性伸缩、成本怎么算——每一步都是坑。

阿里云对这个问题的标准答案，是一个叫人工智能平台 PAI（Platform for AI）的产品。官方文档对它的定义很直接：面向企业与开发者的机器学习 / 深度学习工程平台，内置超过 140 个优化算法组件，提供"数据标注 → 模型开发 → 模型训练 → 模型部署 → AI 资产治理"的全流程工程能力。

但 PAI 同时也是阿里云最容易被"劝退"的产品之一，原因很实在：它不是"一个"产品，而是"五个"。 DSW、DLC、EAS、Designer、Model Gallery 每个都独立计费，而且计费口径各不相同——有的按实例分钟、有的按训练节点分钟、有的按 vCPU 加内存、有的按算法类型折算成"计费小时"。看不懂计费口径，账单就一定失控。

本文面向使用阿里云国际版的海外开发者，按四条主线把 PAI 讲透：选型 → 计费 → 上手 → 省钱。文中单价均取自阿里云官方文档的美元计价算例，价格可能变动，请以购买页和控制台结算页为准；国际站各地区的实际单价与文中大陆示例可能不同，正文会逐处标注。

一、先划边界：PAI 和站内其他产品到底谁管谁

PAI 最容易劝退新手的地方，是它和阿里云已有的一堆产品看起来都在做"AI"。先把边界划清楚，后面才不会买错。

一句话记住分工：百炼解决"用模型"，PAI 解决"造模型"，ECS 只是"给你一张卡"。 三者的文档链接与计费模型完全独立，本文只讲 PAI，其他三篇请参见文末延伸阅读。

📝 小提示：如果你的目标只是"调通 DeepSeek 或通义千问的接口做一个问答机器人"，请直接看百炼篇，不要买 PAI——那是完全不同量级的投入。PAI 的价值在于：你要自己训练或微调一个模型，并且希望训练和部署在同一平台上闭环。

二、五大模块怎么选：DSW、DLC、EAS、Designer、Model Gallery

PAI 的五个模块分别对应 AI 流水线上的不同阶段。先看总表，再逐个拆。

选择口诀：开发用 DSW，训练用 DLC，上线用 EAS，不想写代码用 Designer，只想跑开源大模型用 Model Gallery。

几个容易被忽略的细节：

• DSW 是"开发机"不是"训练机"。它的定位是交互式 IDE，适合调参、调试、跑小规模实验；长时间、大规模的训练应该交给 DLC，因为 DLC 的作业调度与计费粒度更适合批量任务。
• DLC 与 DSW 共享资源池。二者都支持公共资源组（按量）与专用的通用计算资源 / 灵骏智算资源（订阅），这意味着你可以先把实验在 DSW 里跑通，再把同一套脚本搬到 DLC 做分布式训练。
• EAS 是唯一"真正对外"的模块。DSW、DLC、Designer 用完即走，只有 EAS 会持续提供服务并持续计费，所以 EAS 是成本控制的重点。
• Model Gallery 是"捷径"不是"新产品"。它把 EAS 和 DLC 包了一层，让你无代码地训练和部署开源大模型；账单最终还是落在 DLC 与 EAS 上，理解后两者才能看懂它的账单。

📝 小提示：PAI 支持 TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed 等主流框架，并深度集成了 Flink、Spark、PySpark、MapReduce 等大数据引擎。如果你的数据已经在 MaxCompute 或 Hologres 上，可以直接在 Designer 里挂数据源，无需先导出到 OSS。

三、四种计费口径：先搞懂"怎么算"，再谈"多少钱"

这是全文最值钱的一节。PAI 的四个模块有四套互不相同的计费公式，很多团队第一次看到账单会懵——不是因为贵，而是因为不知道该除以什么。下面逐套拆解，公式与单价均取自阿里云官方文档。

3.1 PAI-DSW：按实例规格的分钟计费

DSW 的公共资源组按实例运行分钟数计费，公式是：

账单金额 = (单价 ÷ 60) × 使用分钟数

官方给出的算例是：在上海地域用公共资源创建一台 ecs.g6.13xlarge（52 vCPU + 192 GiB）规格的 DSW 实例，运行 2 分钟，费用为 2.05 ÷ 60 × 2 = 0.0683 USD。由此反推：该规格的按量单价约为 2.05 USD/小时。

如果改成订阅（包月），官方算例给的是同规格 980.57 USD/月。这个数字后面会用到——它是 PAI 里"按量 vs 订阅"最清晰的一组对照。

三条必须记住的规则：

• DSW 按分钟计费、按小时出账，账单因数据聚合会延迟 2–3 小时，所以停实例后收到一笔账单是正常的，不代表还在扣钱。
• 系统盘单独计费，并且扩容后的部分即使停机也继续计费——这是 DSW 最常见的"停不掉的钱"。
• 停止或删除实例即可停止计费，但要手动停（或配置定时关机 / 空闲关机）。

3.2 PAI-DLC：按节点 × 分钟的训练作业计费

DLC 面向分布式训练，计费单位是训练节点：

账单金额 = 节点数 × (单价 ÷ 60) × 运行分钟数

官方算例：在上海地域用公共资源的 ecs.g6.2xlarge（8 vCPU + 32 GB）规格跑一个训练作业 1 分 15 秒，费用为 1 × 0.6 ÷ 60 × 1.25 = 0.0125 USD。由此反推：该规格按量单价约 0.6 USD/小时/节点。

DLC 的停止条件是"作业完成"或"作业状态变为 Stopped"，也就是说它天然不会像 DSW 那样闲置计费——作业跑完就停。公共资源组提供从 ecs.c6.large（2 vCPU）到 ecs.re6.52xlarge（208 vCPU）的 CPU 机型，以及搭载 NVIDIA A10 / V100 / T4 / A30 与 GU50 的 GPU 机型，具体可用机型随地域变化，以控制台为准。

3.3 PAI-EAS：按 vCPU × 时长 + 内存 × 时长计费

EAS 是唯一持续对外服务的模块，计费也最"细"。使用公共资源组、指定机器资源时，公式是：

账单金额 = 实例数 × (CPU 核心数 × 单价 ÷ 60 + 内存 GB × 单价 ÷ 60) × 分钟数

官方单价表（Table 1）很简单，只有两行：CPU 0.03 USD/核心/小时，内存 0.004 USD/GB/小时。

官方算例：一个服务在杭州地域，09:00 以 2 核 8 GB 运行，10:00 缩容到 1 核 4 GB，11:00 扩容到 4 核 16 GB，12:00 停止。总费用为 (2×0.03+8×0.004) + (1×0.03+4×0.004) + (4×0.03+16×0.004) = 0.322 USD。

三条容易踩的规则：

• 专用资源更贵也更稳。官方算例里，一台 4 核 + T4 的专用机器订阅价 570 USD/月；按量的 ecs.g6.6xlarge（24 核 96 GB）为 1.02 USD/小时。
• 系统盘有免费额度：公共资源组 30 GiB，EAS 专用资源 / 通用计算资源 2.0 200 GiB，超出部分按 0.000319 USD/GiB/小时（按量）或 0.153 USD/GiB/月（订阅）计费。
• Serverless 目前只支持 SDWebUI：部署免费，只在服务真正处理请求时按秒计费。别指望所有模型都能"Serverless 化"。

3.4 PAI-Designer：按算法类型折算的"计费小时"

Designer 的计费口径最特殊，它不看你用了多少核，而是把资源消耗折算成计费小时：

计费小时数 = max(CPU 核心数 × 时长, 内存 GB × 时长 ÷ 4) 总费用 = 计费小时数 × 单价

单价按算法类型分四档：数据预处理 0.16、数据分析 0.21、文本分析 0.27、深度学习 0.16（单位均为 USD/计费小时）。

官方算例：一个数据分析算法使用 2 核 5 GB 运行 1.5 小时，计费小时数为 max(2 × 1.5, 5 × 1.5 ÷ 4) = max(3, 1.875) = 3，总费用 3 × 0.21 = 0.63 USD。

注意公式里那个 ÷ 4——它意味着每 4 GB 内存折算 1 个计费小时。所以当内存用量超过 CPU 用量的 4 倍时，你是在为内存付费，这是 Designer 上"堆大内存组件"最容易翻车的地方。

另外，Designer 的组件可能触发其他产品的账单：若开通 MaxCompute，使用 SQL Script、Join、Union 等组件会计 MaxCompute 费；若开通 Flink，使用 Alink 组件并选 Flink 为计算资源会计 Flink 费。Designer 的账单从来不只是 Designer 的账单。

3.5 四种口径横向对照表

这张表要背下来的结论：同样一份"2 核 8 GB 跑一小时"的计算量，EAS 的答案是 0.092 USD（2×0.03 + 8×0.004），而 DSW 根本没有这个规格（它的最小实例都是整机的多核多 GB），DLC 按整节点、Designer 按算法类型。先确定你的任务落在哪个模块，再谈单价，否则比价毫无意义。

四、新手实操：从开通 PAI 到跑通第一个 Notebook

下面以国际站控制台为主，走一遍最小可用流程。注册账号前请确认当地法规合规性，账号与实名相关说明参见站内注册教程。

4.1 第 1 步：开通 PAI 并完成服务关联角色授权

进入 PAI 控制台（pai.console.alibabacloud.com），点击开通。首次开通时，系统会要求你授权一个服务关联角色，让 PAI 有权限访问 OSS、NAS 等下游资源。这一步必须完成，否则后续挂载数据会失败。开通时若提示是否启用 MaxCompute 或 Flink，按需勾选——用不到就别开，避免意外产生额外计费。

4.2 第 2 步：创建工作空间 Workspace

PAI 用"工作空间"做资源与权限的隔离单位。按团队或项目建一个空间，后续的实例、作业、服务都归属到它下面，便于按项目核算成本。

4.3 第 3 步：选择地域

地域决定价格与可用机型。国际站常用的新加坡（ap-southeast-1）等地域在机型丰富度上与大陆地域存在差异；灵骏智算资源当前仅在中国（乌兰察布、深圳、北京、上海、杭州）与新加坡提供，且需提交工单申请白名单才能用。选地域时优先看"你离数据近不近"和"你要的机型有没有"。

4.4 第 4 步：创建一台 DSW 实例

在左侧导航进入 Workspaces，选择你的工作空间，进入 Model Development 下的 DSW。创建实例时重点配置四项：

• 实例名称：自定义，建议带上用途与日期。
• 资源类型：选公共资源组（按量付费），适合先试水。
• 实例规格：可选用 CPU 或 GPU 机型。GPU 机型例如 ecs.gn6i-c4g1.xlarge（4 vCPU、15 GiB、1 张 NVIDIA T4）。
• 镜像与存储：选 PyTorch 或 TensorFlow 预置镜像，挂载 OSS / NAS / CPFS 数据集。

4.5 第 5 步：进入 Notebook 并挂载数据

实例创建后点击打开，你会看到 Notebook、VSCode、Terminal 三种环境。挂载 OSS 数据集后，可以在 Notebook 里直接读写对象存储，无需先下载到本地。

4.6 第 6 步：跑通第一个训练脚本

在 Notebook 里新建一个单元格，粘贴一段最小 PyTorch 训练代码，验证 GPU 是否可用：

// 在 DSW Notebook 中运行
import torch
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("Device:", torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "CPU")

// 一个最小的线性回归训练循环
x = torch.randn(1000, 10)
w = torch.randn(10, 1)
y = x @ w + 0.1 * torch.randn(1000, 1)

model = torch.nn.Linear(10, 1)
opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
lossf = torch.nn.MSELoss()
for epoch in range(50):
    opt.zero_grad()
    loss = lossf(model(x), y)
    loss.backward()
    opt.step()
print("final loss:", loss.item())

4.7 第 7 步：用完立即停止或删除实例

这是全文最重要的一步。 在实例列表的 Actions 列点击 Stop，计费即停止；若系统盘扩容过，需备份数据后删除实例才能彻底停掉存储费。建议同时开启定时关机或空闲关机（官方提供的两种降本机制），避免忘记关实例。

五、成本测算：三种典型场景的月度账单

光有单价不够，把单价放进真实场景才能看出钱花在哪。下面三组测算全部基于上文的官方锚点单价，按每月 730 小时折算，数字为测算示意，实际以控制台结算页为准。

场景 A：一台 DSW 开发机的三种用法

以官方算例规格 ecs.g6.13xlarge（按量 2.05 USD/小时、订阅 980.57 USD/月）为例：

结论很反直觉："记得关实例"比"从按量换成订阅"省得多。订阅相对按量省 34.5%，而定时空关相对常开省 69.9%——因为前者只是换了单价，后者直接砍掉了 70% 的使用时长。先做定时关机，再考虑订阅，这是 DSW 成本优化的正确顺序。年化看，按量常开一年约 17,958 USD，订阅一年约 11,766.84 USD，差 6,191.16 USD，足够你再买一台测试机。

场景 B：一次分布式训练作业

DLC 公共资源 ecs.g6.2xlarge 单价 0.6 USD/小时/节点。假设一次训练用 8 个节点跑 4 小时：

单次费用 = 8 × 0.6 × 4 = 19.20 USD

如果这套训练每天跑一次，一个月 30 次就是 576 USD。DLC 的好处是作业结束即停止计费，所以它的成本与"训练频次"强相关——想省钱，就把训练脚本调优到更少的 epoch、更小的 batch，而不是去换机型。

场景 C：一个常开的在线推理服务

EAS 公共资源，2 核 8 GB 的小服务常开一个月：

小时单价 = 2 × 0.03 + 8 × 0.004 = 0.092 USD/小时 月度账单 = 0.092 × 730 = 67.16 USD

对比一下：如果升到 EAS 专用资源的 4 核 + T4 机器，订阅价 570 USD/月，是前者的约 8.5 倍。所以推理服务的选型原则是：能用公共资源组的 CPU 小服务，就别一上来买专用 GPU 机器；只有当服务对延迟、稳定性、独占性有硬要求时，才升级到专用资源。

三种场景汇总

一句话总结：PAI 上最贵的不是算力单价，而是"忘了关"。 三种用法同样的硬件，月度账单能差 3.3 倍，差别只在有没有人管。

六、六个"看着停了、其实还在计费"的坑

这一节专门收集官方 FAQ 里反复出现的"为什么我还在被收费"。它们全部来自真实账单争议，建议逐条对照。

其中最容易吃亏的是 EAS 的"空跑计费"：它的计费依据是服务实例占用资源的总时长，而不是"收到多少请求"。一个部署好但没人调用的推理服务，账单和满负荷时几乎一样。订阅也让"停不下来"——EAS 专用资源的 Stopped 状态只能由欠费触发，无法手动停机，要停计费只能删除机器资源。

⚠️ 提醒：DSW / EAS 的按量账单有 2–3 小时延迟。停实例后马上收到一笔扣费通知是正常的，先别慌，去账单明细核对使用时段再判断是不是真的"停不掉"。

七、PAI 还是直接买 GPU ECS？官方给了明确答复

这是新手问得最多的问题。阿里云官方 FAQ 的原话是：用 GPU ECS 实例替代 PAI-DSW 是可行的，但两者的核心差异在于——ECS 需要你自己搭建 AI 开发环境（装驱动、装框架等），而 PAI-DSW 提供预置镜像和开箱即用的开发环境，省去环境配置成本。

官方还特别提醒了一句关于账单构成的话：选 ECS 方案时要考虑实例规格、公网带宽、云盘存储、NAT 网关等独立计费项目，这不同于 DSW 的一体化计费模型，必须综合评估总成本。

把这句话翻译成对照表：

选型建议：如果你的痛点是"环境配置"和"从训练到上线的衔接"，选 PAI-DSW；如果你的痛点是"必须用某个特定配置的机器"，选 ECS。 两者并不互斥——很多团队的实际做法是 DSW 做开发、DLC 做训练、ECS 承载有特殊要求的推理。

八、省钱攻略：六条可执行的动作

PAI 的省钱空间比大多数产品都大，因为它的付费模式多、且失败模式（忘记关机）代价极高。先看五种付费模式的适用边界：

六条可执行动作，按"性价比"从高到低排：

1. 开启定时关机 / 空闲关机（DSW） —— 场景 A 已证明它比换订阅省得多（70% 对 34.5%），是零成本的第一动作。
2. 长稳负载改订阅 —— DSW 官方算例里订阅比按量省约 34.5%；DLC、EAS 同样支持订阅。
3. 用量大但不固定时用节省计划 —— 它是"预付费承诺消费，换更低按量单价"，且到期自动失效、无需手动释放、不再产生额外费用。适合大促、季节性业务。
4. DSW 重度用户买资源包 —— 针对某一类资源的预付配额包，量大即折扣。
5. 推理服务优先用公共资源组 —— 场景 C 里 2 核 8 GB 的公共资源服务月费 67.16 USD，远低于 570 USD/月的专用 GPU 机；EAS 公共资源还支持抢占式（Bidding）进一步压价。
6. 先调优训练脚本，再考虑换机型 —— DLC 按节点分钟计费，把 epoch 数和 batch 调小往往比换一台便宜机器更有效。

📝 小提示：阿里云国际站常年有 80+ 产品的免费试用与新品促销，PAI 的入门通常可以用较低的起步成本试水。任何优惠与单价都可能变动，下单前请以购买页与官方活动页的实时信息为准。

⚠️ 特别注意：节省计划与资源包都是预付产品，购买后通常不可退款（具体以产品条款为准）；DSW 资源包还有规格与地域的抵扣范围限制——如果实例规格或地域不在资源包的抵扣范围内，系统会直接按按量单价扣费，而不会优先使用资源包。购买前务必核对支持范围。

九、常见问题 FAQ

• Q: PAI 和百炼 Model Studio 到底有什么区别？

A: 定位不同。百炼面向生成式 AI 应用——你调大模型 API、搭 RAG 知识库、编排一个 AI 应用，开箱即用，不需要碰算力与训练。PAI面向算法工程——你要自己训练或微调模型，需要 Notebook、分布式训练、在线推理这套工程闭环。一句话：用模型找百炼，造模型用 PAI。

• Q: PAI 有免费额度吗？国际站新用户能试用吗？

A: 阿里云国际站常年提供 80+ 产品的免费试用，PAI 通常有入门级试用额度。但要注意：试用额度用尽或过期后，运行中的实例会自动转为按量付费，不会自动停止。所以试用期内也要定期检查余额与有效期，用完手动停实例。

• Q: DSW 和自建 GPU ECS 哪个更便宜？

A: 取决于你的场景。官方口径是：ECS 方案要把实例、公网带宽、云盘、NAT 网关分项叠加起来算总账，而 DSW 是实例加系统盘的一体化计费。如果你的需求是标准开发环境，DSW 通常更省心；如果你只需要一张卡做短时实验，裸 ECS 可能更灵活。别只看实例单价，要看账单构成。

• Q: 为什么我停了 DSW 实例还在被收费？

A: 三个可能原因：一是系统盘扩容——扩容部分即使停机也继续计费，需备份后删除实例；二是挂载了 OSS / NAS——它们是独立计费产品，实例停了存储照收；三是账单延迟——DSW 按量账单有 2–3 小时延迟，收到的是停机前的用量。逐项排查即可。

• Q: DLC 训练作业跑完会自动停吗？

A: 会。DLC 的停止条件是"作业完成"或"状态变为 Stopped"，它不像 DSW 那样存在闲置计费。这也是为什么大规模、可批量的训练应该交给 DLC 而不是 DSW。

• Q: EAS 一个请求都没有，为什么还在计费？

A: 因为 EAS 公共资源的计费依据是服务实例占用底层 Pod 资源的总时长，与收到多少请求无关。只要服务没有 Stop 或删除，资源就一直被占用、一直在计费。不用的服务请立即停止。 另外，部署异常时系统会自动重试最长 48 小时，期间持续计费，务必监控服务状态。

• Q: EAS 的 Serverless 支持哪些模型？

A: 官方明确：目前只有 SDWebUI 支持 Serverless 部署，部署免费、按实际处理请求的秒数计费。其他模型仍走常规的按量或订阅计费。不要把"Serverless"当成所有推理场景的通用省钱方案。

• Q: 用 Designer 会不会额外产生 MaxCompute 或 Flink 费用？

A: 会，取决于你用了哪些组件。若开通 MaxCompute，使用 SQL Script、Join、Union、Filtering and Mapping 等组件会计 MaxCompute 费；若开通 Flink，使用 Alink 组件并选 Flink 为计算资源会计 Flink 费。处置办法：开通 PAI 时按需勾选，或改用纯 PAI 算法组件。

• Q: 灵骏智算资源（Lingjun）怎么用？

A: 灵骏智算资源当前仅在中国（乌兰察布、深圳、北京、上海、杭州）与新加坡提供，且需提交工单申请白名单才能使用。开通后可在 AI 计算资源页面购买并创建资源配额，再在 DSW / DLC / EAS 中选用。国际站用户若不在上述地域，暂无法使用。

• Q: PAI 支持哪些深度学习框架？

A: PAI 提供对 TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed 的深度优化版本，并兼容 Spark、PySpark、MapReduce 等主流开源框架，同时支持 Flink 流处理与自定义镜像。

十、总结

PAI 是阿里云国际版上唯一把 AI 全生命周期打包成一个产品的平台，它的价值与复杂度是一体两面：五个模块覆盖了从数据标注到在线推理的每一环，但也带来了四套完全不同的计费口径。本文的核心，其实就三句话：

1. 选型看阶段：开发用 DSW，训练用 DLC，上线用 EAS，低代码用 Designer，只想跑开源大模型用 Model Gallery。
2. 计费看单位：DSW 按实例分钟、DLC 按节点分钟、EAS 按 vCPU 加内存、Designer 按算法类型的计费小时——先确定模块，再谈单价。
3. 省钱看时长：最贵的不是算力，是"忘了关"。先定时关机，再考虑订阅，顺序错了省不到钱。

如果你只是想把一个大模型跑起来、对外提供一个接口，请优先看百炼；如果你要自己训练、微调、做端到端的模型工程，PAI 是当前阿里云国际版最完整的选择。

延伸阅读（本站相关文章）：

• 阿里云国际版注册教程：免实名、支付宝与国内信用卡支付
• 阿里云国际版百炼大模型平台 Model Studio 实战教程
• 阿里云国际版 GPU 云服务器选购实战教程
• 阿里云国际版节省计划与预留实例省钱攻略
• 阿里云国际版优惠码与代金券获取攻略

⚠️ 免责声明：本文中提到的配置、价格和优惠信息可能随时间变化，请以阿里云国际版官网（alibabacloud.com）的实时信息为准。本文不构成任何投资或购买建议。注册前请确认当地法规合规性。

本文由 2.chengzicloud.cloud 提供，点击访问首页了解更多