CLOUD云可以。阿里云完全支持深度学习任务的运行，无论是模型训练、推理还是部署，都能通过其强大的云计算资源和工具链实现高效开发与应用。
结论：阿里云不仅能够支持深度学习任务，还提供了丰富的工具和服务，帮助用户轻松构建、训练和部署深度学习模型。
具体来说，阿里云为深度学习提供了从计算硬件到软件框架的一站式解决方案。首先，在计算资源方面，阿里云拥有高性能的GPU实例（如NVIDIA A100、V100等），这些实例专为深度学习设计，能显著提速模型训练过程。例如，对于大规模神经网络模型（如BERT或GPT系列），使用GPU实例可以将原本需要数天的训练时间缩短至几个小时甚至更短。
其次，阿里云还提供了一系列针对深度学习优化的平台和服务。比如，飞天AI提速引擎能够进一步提升TensorFlow、PyTorch等主流框架在阿里云环境中的性能表现；PAI（Platform of Artificial Intelligence）则是一个完整的机器学习与深度学习平台，它包含多个子产品，如PAI-Studio可视化建模工具、PAI-DLC分布式训练服务以及PAI-EAS在线推理服务。这些工具覆盖了从数据处理到模型训练再到线上服务的全流程需求，极大降低了技术门槛。
此外，阿里云也注重生态系统的建设，支持多种开源框架的同时，还推出了自己的预训练模型库——通义千问系列。开发者可以直接调用这些经过大量数据训练的高质量模型，快速完成特定场景下的定制化开发工作，节省时间和成本。
当然，除了技术层面的优势之外，阿里云还具备灵活的计费模式，用户可以根据实际需求选择按需付费或者包年包月等方式，避免资源浪费。同时，全球范围内的数据中心布局也让跨国企业能够更加便捷地开展业务。
综上所述，阿里云凭借其卓越的基础设施、完善的工具链及开放包容的态度，已经成为众多企业和研究机构进行深度学习相关工作的首选平台之一。无论你是初学者还是资深工程师，都可以利用阿里云提供的丰富资源实现自己的想法，并推动人工智能领域的发展。