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最好的 82 个 基础设施 AI 工具

基础设施热门 AI 工具包括 Cloudflare、Google Cloud、OctoAI、Supabase、Ollama、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Broadcom、DigitalOcean、NVIDIA Build、Runpod 等,帮助您快速提升效率。

Tensorfuse
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Tensorfuse

Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台,允许开发者在自己的 AWS 云上微调、部署和自动扩展生成式 AI 模型。它简化了基础设施管理,提供无服务器推理、作业队列和开发容器等功能,以加速开发、降低成本并消除 DevOps 开销。

部署
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Cortex Labs
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Cortex Labs

Cortex Labs 是一个去中心化的开源公共区块链,旨在直接在链上运行 AI 模型和 AI 驱动的 dApp。它以实现高效 AI 推理的 Cortex 虚拟机(CVM)和用于可扩展性的 ZkRollup Layer 2 解决方案 ZkMatrix 为特色。其目标是通过创建一个开发者可以构建、共享和商业化智能合约中 AI 模型的生态系统,来实现 AI 的民主化。

AI 平台
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enqAI

enqAI

enqAI 是一个致力于提供无审查、无偏见 AI 模型的去中心化网络。通过其 Eridu API,它为开发者提供了强大的大型语言模型(LLM)访问权限,不受企业或意识形态的限制,从而在 AI 开发中促进真正的创新和言论自由。

API 与集成
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PowerSpect
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PowerSpect

PowerSpect 是一个由人工智能驱动的平台,旨在简化和自动化基础设施巡检。它利用先进的计算机视觉、3D建模和预测性分析技术,分析图像和传感器数据。该平台专为能源和公用事业等行业设计,帮助检测潜在问题、预测维护需求,并确保输电塔等关键资产的安全性和可靠性。

目标检测
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DigitalOcean
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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。

托管
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NVIDIA Build
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NVIDIA Build

NVIDIA Build 是一个面向开发者和企业的综合性平台,用于发现、定制和部署生产级的生成式AI模型。它提供庞大的优化模型目录、用于高性能推理的NVIDIA NIM微服务以及加速开发的应用蓝图。

模型库
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Vast.ai
付费

Vast.ai

Vast.ai 是一个领先的GPU云平台,为AI和机器学习工作负载提供对庞大GPU网络的按需访问。它通过一个透明的、按需付费的市场,以比传统云提供商低80%的成本,为开发者和企业提供高性能计算。

GPU 租赁
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thundercompute
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thundercompute

Thunder Compute 是一个超低成本的GPU云平台,专为AI和机器学习开发者设计。它提供NVIDIA A100和T4等按需GPU实例,价格比主流云服务商低80%。凭借一键设置、VS Code集成和无缝扩展等功能,它极大地简化了从原型设计到生产的开发工作流程,让开发者能专注于构建模型,而非管理基础设施。

机器学习
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Inferless
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Inferless

Inferless 是一个无服务器 GPU 平台,专为开发人员设计,可在数分钟内完成机器学习模型的部署。它无需管理基础设施,提供从零开始的自动扩展功能以应对突发性工作负载。该平台针对闪电般的冷启动和成本效益进行了优化,允许用户按使用量付费,最多可节省 90% 的 GPU 费用。

机器学习部署
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massedcompute
付费

massedcompute

Massed Compute 是一个云平台,提供按需、高性能的 NVIDIA GPU 和 CPU。它为人工智能开发、机器学习和大数据分析提供灵活、可扩展且经济实惠的计算能力,无需长期合同,专为创新者和开发者设计。

机器学习
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Predibase
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Predibase

Predibase 是一个端到端的开发者平台,用于高效地微调和服务开源大型语言模型(LLM)。它使用户能够构建自定义的 AI 模型,在特定任务上超越像 GPT-4 这样的大型专有模型,同时显著降低成本和推理延迟。该平台采用强化学习微调(RFT)和 LoRAX 等先进技术,实现高速、多模型的服务。

机器学习
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Zeabur
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Zeabur

Zeabur 是一个专为开发者设计的AI驱动的部署平台(PaaS)。它支持一键部署任何项目,包括前端、后端、数据库和AI智能体,可直接通过代码或与AI对话完成。Zeabur采用按量付费模式、自动配置和自动扩缩容,极大地简化了云基础设施,让开发者能专注于编码本身。

部署
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Heurist AI
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Heurist AI

Heurist AI 是一个专为链上经济设计的全栈、去中心化人工智能基础设施。它为开发者提供统一的API以访问众多AI模型,并提供一个框架来构建可组合的AI代理。通过利用去中心化物理基础设施网络(DePIN),Heurist 连接了GPU提供商和AI开发者,旨在普及AI计算的访问权限并促进Web3领域的创新。

API
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PPIO
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PPIO

PPIO是一家领先的分布式云计算平台,提供高性价比、高性能的AI算力、模型API和边缘计算服务。它为开发者和企业提供一站式的人工智能、音视频和元宇宙应用解决方案,特色包括Serverless GPU、容器化实例以及对主流大语言和多模态模型的API访问。

模型托管
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Fireworks AI
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Fireworks AI

一个为开发者设计的高性能平台,用于构建、定制和扩展生成式AI应用。它提供业界领先的快速推理引擎、先进的微调功能以及对广泛开源模型的访问,从而实现实时、高性价比的AI解决方案。

模型部署
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Spheron
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Spheron

Spheron 是一个去中心化 GPU 网络(DePIN),为 AI/ML 工作负载提供可扩展且经济高效的计算能力。通过聚合来自游戏设备、数据中心和矿场的闲置资源,它提供了一个比传统云服务商更具弹性、抗审查且成本降低高达 80% 的替代方案。

模型训练
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HyperAI
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HyperAI

HyperAI 是一个位于欧洲的超本地化 GPU 云平台,旨在普及企业级 AI 计算。它通过灵活的计划(包括即用实例和专用服务器)提供高性能的 NVIDIA A100 和 H100 GPU。HyperAI 专注于低延迟、数据合规性和开发者友好的环境,并预装了 Nvidia AI SDK,助力开发者和企业高效、安全地构建、训练和部署复杂的 AI 模型。

机器学习
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ClearML GenAI App Engine
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ClearML GenAI App Engine

一个企业级平台,用于快速部署、管理和扩展生成式AI应用。它提供统一的基础设施控制平面,以简化LLM部署、监控性能并优化计算成本,从而安全高效地加速生成式AI的采用。

MLOps
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Google Cloud
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Google Cloud

Google Cloud 是一套全面的云计算服务,提供基础设施、平台和无服务器环境。它在人工智能/机器学习(Vertex AI 和 Gemini)和数据分析(BigQuery)方面表现卓越,并为从初创公司到全球性企业的各种规模的企业提供可扩展、安全的基础设施。

机器学习
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Cirrascale Cloud Services
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Cirrascale Cloud Services

Cirrascale 提供专为大规模人工智能、深度学习和高性能计算(HPC)量身定制的高性能专用 GPU 云服务。它提供对最新 NVIDIA GPU 硬件和可扩展基础设施的访问,使企业能够高效地训练大型模型并运行复杂的计算工作负载。

模型训练
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Clore.ai
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Clore.ai

Clore.ai 是一个去中心化 GPU 市场,提供对全球高性能计算资源的按需访问。它将需要 GPU 算力进行 AI 训练、3D 渲染和科学模拟的用户与希望将闲置服务器变现的硬件所有者连接起来。该平台拥有灵活的租赁市场、用于交易的自有加密货币 (CLORE) 以及独特的持币证明 (POH) 系统,以提供更高的奖励和折扣,为高性能计算创建了一个全面的生态系统。

模型训练
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aistudio
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aistudio

飞桨AI Studio星河社区是百度推出的“一站式”人工智能学习与实训社区,基于飞桨深度学习平台。它为开发者提供免费的在线编程环境、GPU算力、海量的开源模型和数据集,帮助用户无缝地构建、训练和部署AI应用。

笔记本
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Salad
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Salad

Salad 是一个分布式 GPU 云平台,它利用全球消费级个人电脑网络的闲置计算能力。它为企业提供极其实惠且可扩展的按需 GPU 资源,用于 AI/ML 工作负载、模型训练和推理,与传统云服务商相比,可将计算成本降低高达 90%。

模型部署
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Juice
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Juice

Juice 是一个纯软件平台,可实现 GPU-over-IP(IP网络上的GPU),允许您通过任何标准网络访问、共享和池化 GPU 资源。它将 GPU 与物理机器解耦,按需将任何 CPU 节点转变为 GPU 加速系统,从而在无需更改代码的情况下优化利用率并显著降低 AI 和图形工作负载的成本。

GPU 虚拟化
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关于 基础设施

AI 基础设施是构建、训练和部署人工智能模型所需的基础平台、服务和硬件。这些工具提供可扩展的计算资源(如 GPU 和 TPU),以及用于管理整个机器学习生命周期的专用软件。对于需要处理大规模数据集和复杂计算的开发者与组织而言,它们至关重要,能够支持大规模定制化 AI 解决方案的创建。这种基础设施抽象了管理硬件的复杂性,使团队能专注于模型开发和创新。

核心功能

  • 可扩展计算资源:按需访问强大的 GPU 和 TPU,以加速模型训练和推理。
  • 模型部署与托管:用于将模型部署到生产环境的托管服务和 API,具备自动扩展和监控功能。
  • MLOps 平台:用于自动化和管理端到端机器学习生命周期的集成工具链,涵盖从数据准备到部署的全过程。
  • 优化数据存储:专为 AI 训练中使用的大规模数据集设计的高性能存储解决方案。
  • 开发环境:预先配置好 AI 开发所需框架和库的开发环境。

适用场景

AI 基础设施对于构建专有 AI 能力的科技公司、研究机构和企业至关重要。它被用于训练大型语言模型 (LLM)、开发用于工业自动化的计算机视觉系统,以及为电商平台部署实时推荐引擎。数据科学团队依靠它来管理复杂的实验跟踪和模型版本控制。

选择要点

选择 AI 基础设施时,应考虑具体的计算需求,如所需 GPU 的类型和数量。评估平台的可扩展性及其处理工作负载波动的能力。考量其 MLOps 工具的全面性,以确保工作流程的顺畅。最后,分析其定价模式——按需付费、预留实例或无服务器模式——以匹配您的预算和使用模式。

精选工具排行榜

基础设施 应用场景

1

训练定制化大型语言模型

一个研究实验室或 AI 初创公司需要基于其专有数据集训练一个大型语言模型 (LLM)。他们使用 AI 基础设施提供商来访问一个由数百个高性能 GPU 组成的集群。这使他们能够高效地进行分布式训练,将训练时间从数月缩短至数周。平台预配置的环境和数据存储解决方案简化了设置过程,让研究人员能专注于模型架构和实验,而非硬件管理。

2

部署实时推理 API

一家电子商务公司希望部署一个用于实时产品推荐的机器学习模型。他们使用 AI 基础设施提供商的托管式模型托管服务。该服务提供了一个可扩展的 API 端点,能在促销活动期间自动处理流量高峰。内置的监控工具让其运维团队能够跟踪延迟和错误率,确保流畅的用户体验。通过使用托管服务,该公司避免了自行搭建和维护服务基础设施的复杂性。

3

管理端到端的 MLOps 工作流

一个企业数据科学团队管理着数十个生产环境中的模型。他们采用了一个 MLOps 平台来简化整个工作流程。该平台提供了数据版本控制、实验跟踪和模型注册等工具,为每个模型创建了可复现和可审计的记录。他们的 CI/CD 管道与该平台集成,自动化了测试、验证和部署新模型版本的流程,从而显著减少了人为错误,并加快了新 AI 功能的上市时间。

4

通过 API 微调基础模型

一位开发者正在为法律行业构建一个专业的聊天机器人。他们没有从头开始训练模型,而是使用来自基础设施提供商的无服务器 API 来微调一个大型基础模型。他们将一个经过整理的小型法律问答数据集上传到该服务。平台在其托管的基础设施上处理整个微调过程。完成后,开发者会获得一个用于其定制模型的私有 API 端点,从而可以轻松地将其集成到应用程序中,而无需管理任何服务器。

5

构建可扩展的数据处理管道

一家计算机视觉公司需要处理数百万张图像以备模型训练。他们使用 AI 基础设施提供商的云存储和数据处理服务。他们构建了一个自动化管道,每当新图像上传时,就会触发调整大小和归一化等处理作业。这种无服务器方法使他们能够并行处理海量数据,而无需预配或管理服务器,确保其数据集随时可用于下一次训练运行。

6

在安全环境中进行协作式 AI 开发

一家金融服务公司正在使用敏感的客户数据开发欺诈检测模型。他们需要一个安全且协作的环境。他们使用一个专业的 AI 平台,该平台提供具有严格访问控制的隔离开发环境(笔记本)。数据科学家可以在不暴露原始数据的情况下协作进行模型开发。该平台内置的安全功能和合规认证确保所有开发活动都遵守行业法规,从而在保护数据隐私的同时实现创新。

基础设施 常见问题

什么是 AI 基础设施?

AI 基础设施是指开发、训练、部署和管理 AI 模型所需的整套硬件、软件和服务的集合。它包括强大的计算资源(如 GPU)、专门的数据存储、网络以及 MLOps 平台。本质上,它是构建所有 AI 应用程序的基础,为整个机器学习生命周期提供必要的算力和工具。

如何选择合适的 AI 基础设施?

选择合适的 AI 基础设施取决于几个因素。首先,评估您的性能需求:您需要什么类型的 GPU 或加速器,以及需要多少数量?其次,考虑可扩展性和灵活性,以应对未来的增长。第三,评估 MLOps 功能,确保它们能支持您的工作流程。最后,比较定价模型(例如,按需付费与预留实例),为您的使用模式找到最具成本效益的解决方案。

用于 AI 的 IaaS、PaaS 和无服务器有什么区别?

这些术语描述了 AI 云计算中不同级别的服务管理:

  • IaaS (基础设施即服务): 提供原始计算资源,如带 GPU 的虚拟机。您拥有最大控制权,但也要管理操作系统和软件。
  • PaaS (平台即服务): 提供一个托管平台,如托管的 Kubernetes 服务或像 SageMaker 这样的专用 AI 平台。它抽象了底层基础设施,让您专注于部署应用程序和模型。
  • 无服务器 (Serverless): 最高级别的抽象。您只需提供代码或模型,平台会自动处理所有基础设施管理、扩展和执行,通常通过 API 实现。

AI 基础设施的关键组成部分有哪些?

AI 基础设施的核心组成部分协同工作,以支持机器学习的生命周期。它们通常包括:

  • 计算:用于训练和推理的高性能处理器,主要是 GPU 和 TPU。
  • 存储:用于处理海量数据集的快速、可扩展的存储系统。
  • 网络:用于连接计算和存储资源的高带宽、低延迟网络。
  • MLOps 软件:用于实验跟踪、模型版本控制、自动化部署 (CI/CD) 和监控的平台和工具。

谁需要专用的 AI 基础设施?

专用的 AI 基础设施主要面向正在构建、训练或部署自己定制 AI 模型的开发者、数据科学家、研究人员和组织。虽然最终用户可能通过 SaaS 应用程序与 AI 交互,但这些应用程序的创建者依赖于强大的基础设施。如果您的工作涉及处理大型数据集、运行复杂的训练任务或大规模提供模型服务,那么您就需要一个专业的 AI 基础设施解决方案。