PaaS（平台即服务）通过提供预配置环境、集成工具和自动化基础设施扩展来简化 AI 和 ML 工作负载管理。 开发者可以专注于构建模型，而不是管理服务器，因为 PaaS 平台处理依赖项、资源分配和部署管道。 例如，像 Google AI Platform 或 Azure Machine Learning 这样的服务提供现成的环境，并预装了像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架，从而减少了设置时间。 这种抽象允许团队更快地进行实验和部署模型，而无需担心底层基础设施。
PaaS 平台通过集成存储、计算和分析工具来简化数据处理和模型训练。 许多服务，如 AWS SageMaker，包括内置的数据标记工具（例如，SageMaker Ground Truth）和分布式训练功能，可以自动扩展 GPU 集群以处理大型数据集。 例如，训练计算机视觉模型的开发人员可以使用 Azure ML 的 AutoML 来处理超参数调整，同时利用附加的 blob 存储来存储图像数据。 PaaS 还通过共享笔记本（如 Google Vertex AI 中的 JupyterLab）和数据集及模型的版本控制来简化协作，从而确保团队之间的可重复性。
部署和监控通过 PaaS 自动化处理。 训练完成后，可以使用容器化（例如，Google Cloud Run 上的 Kubernetes）将模型部署为 API，并自动缩放以管理流量高峰。 例如，AWS SageMaker 端点会根据需求调整实例计数，从而优化成本。 PaaS 工具还会监控延迟和准确性等性能指标——Azure ML 的 Application Insights 可以检测模型漂移并触发重新训练管道。 这种端到端周期管理减少了运营开销，使开发人员能够迭代模型，同时平台处理部署、扩展和维护。