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开发者工具 领域最好的 2 个 托管 AI 工具
开发者工具领域的托管热门 AI 工具包括 DigitalOcean、Dollie 等，帮助您快速提升效率。
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DigitalOcean
DigitalOcean 是一个专注于开发者的云基础设施平台，可简化应用程序的构建、部署和扩展。它提供一整套产品，包括虚拟机（Droplets）、托管 Kubernetes 和 GradientAI 平台，为创建和托管足以改变世界的人工智能应用（从个人项目到大型企业）提供强大的 GPU 资源和工具。
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关于 托管
AI托管服务提供专门的云基础设施，旨在部署、管理和扩展机器学习模型及AI应用。这些平台针对AI的计算需求进行了优化，提供对GPU和TPU等强大硬件的访问。它们通过提供模型版本控制、API端点创建和性能监控等工具，简化了MLOps生命周期。这使开发人员能够高效地将模型从开发阶段推向生产环境，并为用户提供低延迟的AI功能。
核心功能
- 优化基础设施：提供可扩展的GPU和TPU资源，用于高性能模型推理。
- 一键部署：简化将训练好的模型转化为可扩展的实时API端点的过程。
- 性能监控：提供仪表板以跟踪模型延迟、吞吐量和资源利用率。
- 模型版本控制：允许管理模型的多个版本，便于进行A/B测试和回滚。
- 安全性与可扩展性：确保安全的API访问并自动扩展以处理变化的流量负载。
适用场景
AI托管对于构建AI驱动产品的科技公司、初创企业和个人开发者至关重要。它被用于驱动电商网站的推荐引擎，为聊天机器人和翻译服务提供自然语言处理模型，以及为图像分析或自动驾驶系统部署计算机视觉模型。任何需要实时AI推理的应用都能从专用的托管解决方案中受益。
选择要点
选择AI托管服务时，应评估其对您特定机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的支持情况。考虑GPU资源的可用性和定价，因为这会严重影响成本和性能。评估平台的易用性、与现有CI/CD流水线的集成能力及其自动扩展功能。最后，审查安全特性和数据隐私合规性，确保您的应用和用户数据得到保护。
精选工具排行榜
托管 应用场景
1
部署客服聊天机器人API
一家开发AI客服聊天机器人的初创公司需要使其模型能够7x24小时低延迟在线。通过使用AI托管平台，他们的开发人员可以上传训练好的NLP模型，并通过几次点击生成一个安全的REST API端点。平台会自动处理服务器配置、软件依赖和扩展。这使得他们网站和移动应用上的聊天机器人能够实时响应用户查询，处理数千个并发对话，而无需专门的基础设施团队。
2
提供实时图像识别模型服务
一位移动应用开发者希望添加一个功能，用于识别用户拍摄照片中的物体。这需要一个能快速处理图像的强大计算机视觉模型。他们没有在用户设备上运行模型（这会消耗电池并增加应用体积），而是使用AI托管服务。他们将训练好的模型部署到该服务，服务提供了一个GPU加速的API。应用将图像发送到API，并在几毫秒内接收回物体标签，从而在不影响设备性能的情况下提供了无缝的用户体验。
3
为电商推荐引擎提供动力
一家在线零售商希望为其客户提供个性化的产品推荐。他们的数据科学团队构建了一个协同过滤模型，但向数百万用户实时提供推荐是一个挑战。他们使用AI托管平台将模型部署为可扩展的微服务。该平台的自动扩展功能确保在购物高峰时段分配足够的资源，并在非高峰时段缩减以节省成本。零售商的网站随后可以查询此服务，为每位用户获取个性化推荐，从而提高参与度和销售额。
4
A/B测试不同的机器学习模型
一个数据科学团队开发了两个不同版本的欺诈检测模型，并希望确定哪一个在真实环境中表现更好。利用支持模型版本控制的AI托管服务，他们可以同时部署这两个模型。该平台允许他们将一定比例的实时流量路由到每个模型版本（例如，50%到模型A，50%到模型B）。通过平台仪表板监控每个版本的准确性和延迟等性能指标，团队可以做出数据驱动的决策，决定将哪个模型完全部署到生产环境。
5
为生成式AI应用创建后端
一位开发者正在构建一个Web应用，该应用使用像Stable Diffusion这样的大型生成模型根据文本提示生成图像。这些模型需要大量的GPU内存和处理能力。通过使用AI托管平台，开发者可以将模型托管在强大的、按需付费的GPU实例上。该平台为前端应用提供了一个简单的API进行调用。这种架构使开发者能够向广大用户提供强大的生成式AI功能，而无需购买或维护昂贵的硬件，确保了服务的可扩展性和成本效益。
6
为企业内部使用托管私有模型
一家大型企业根据其内部文档训练了一个专有语言模型，以协助员工进行知识检索。出于安全和合规原因，该模型不能托管在公有云上。他们选择了一种提供本地部署或虚拟私有云（VPC）部署的AI托管解决方案。这使他们能够将模型托管在自己安全的网络基础设施内。员工可以通过内部门户网站访问模型的功能，同时公司保持对其数据和知识产权的完全控制，确保符合严格的数据治理政策。
相关分类
托管 常见问题
什么是AI托管服务？
AI托管服务是在生产环境中部署、运行和管理机器学习模型的专业平台。与通用托管不同，它们专为AI工作负载优化，提供GPU加速、便捷的模型到API转换、自动扩展和性能监控等功能。它们弥合了模型开发与实际应用之间的差距，简化了复杂的MLOps（机器学习运维）过程。
AI托管与传统网络托管有何不同？
主要区别在于底层基础设施和功能集。传统网络托管专为网站和应用程序设计，侧重于CPU、RAM和存储。AI托管则为计算密集型任务构建，提供对GPU和TPU等专业硬件的访问，这对于高效运行AI模型至关重要。此外，AI托管平台还包括模型版本控制、部署自动化和性能监控等MLOps工具，这些在传统网络托管中并非标准配置。
我需要为AI托管配备GPU吗？
这取决于您的模型。对于许多大型模型，特别是在深度学习、计算机视觉和自然语言处理领域，GPU（图形处理单元）对于实现低延迟推理至关重要。GPU执行并行计算的速度远超CPU。然而，对于较小、不太复杂的模型（例如，逻辑回归或决策树等传统机器学习模型），基于CPU的实例可能就足够了，并且更具成本效益。大多数AI托管平台都提供CPU和GPU两种选项。
如何选择合适的AI托管平台？
要选择合适的平台，请考虑以下因素：
- 框架支持：确保它支持您模型的框架（例如，TensorFlow, PyTorch, scikit-learn）。
- 硬件选项：检查是否有适合您性能和预算需求的GPU/TPU/CPU实例。
- 易用性：评估部署和管理模型的简便程度。寻找一键部署和直观仪表板等功能。
- 可扩展性：确认平台提供自动扩展功能，以在无需人工干预的情况下处理流量高峰。
- 定价模型：了解定价结构。按需付费模型通常对可变工作负载具有成本效益。
什么是无服务器AI托管？
无服务器AI托管是一种云提供商自动管理机器资源分配和扩展的模型。作为开发者，您只需上传模型代码。平台在收到请求时会配置资源，在没有流量时将其缩减至零。这种方法成本效益非常高，因为您只需为推理所用的确切计算时间付费，而不是为空闲的服务器付费。它非常适合具有不可预测或零星流量模式的应用。