用途：在阿里云 PAI-DLC（Platform for AI - Deep Learning Containers）上管理深度学习训练任务，覆盖分布式训练任务的创建、查询、监控与生命周期管理。
主要能力：创建 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等框架的分布式训练任务；查询任务状态、日志、事件与监控指标；检查 GPU 等计算设备健康状态；更新与停止任务。架构涉及 PAI Workspace、DLC Job、计算资源（ECS 按量付费或灵骏专属配额）及 AIWorkSpace 目录（镜像、数据集、代码源、配额、工作空间）。
使用方式：需阿里云 CLI >= 3.3.1，先运行 aliyun version 校验，再执行 aliyun configure set --auto-plugin-install true。所有调用 API 的命令必须携带 --user-agent AlibabaCloud-Agent-Skills/alibabacloud-pai-dlc-job/${SESSION_ID}，session-id 在会话开始时生成一次并复用。凭据通过 aliyun configure 在会话外配置，禁止读取或回显 AK/SK。创建任务前需通过 aiworkspace 发现镜像、数据集与代码源，--resource-id（QuotaId）由用户手动提供。常用命令包括 create-job、list-jobs、get-job、get-pod-logs、get-pod-events、get-job-events、list-job-sanity-check-results、update-job、stop-job、list-ecs-specs。
适用场景：分布式训练任务编排、训练过程排障、GPU 健康检查、任务生命周期管理。
限制：--workspace-id 实际必填；EcsSpec 与 ResourceConfig 互斥；JobType 创建后不可更改；update-job 的 priority 仅在特定状态生效，且不支持重命名；list-ecs-specs 不支持 --sort-by。权限不足时需参考 ram-policies.md 申请。具体收费与价格暂未提供。