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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。

Not Diamond
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Not Diamond

Not Diamond 是一款面向开发者的智能多模型基础设施。它利用预测性模型路由和自动提示词适配功能,通过为任何给定任务动态选择最佳的大语言模型(LLM),帮助团队加速开发、提高AI准确性并优化成本。

LLM编排
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Supabase
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Supabase

Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品,提供基于 Postgres 的完整后端解决方案。它提供了一整套工具,包括数据库、身份验证、即时 API、边缘函数、实时订阅、存储和向量嵌入,以加速从原型到生产的应用开发。

后端
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Hopsworks
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Hopsworks

Hopsworks 是一个实时 AI Lakehouse 和业界最先进的特征存储。它专为 MLOps 设计,统一数据和计算,以构建和运营可靠的实时 AI 系统。它支持任何框架、云或本地环境,可加快模型开发速度并显著降低成本。

数据库
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Zeet
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Zeet

Zeet 是一个全面的 DevOps 和云运营平台,旨在简化云服务和基础设施的部署与管理。它通过自动化 CI/CD、Kubernetes 管理和多云操作,赋能开发人员、SRE 和 DevOps 团队,让他们能够专注于构建应用程序,而不是管理复杂的基础设施。

部署
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Cerebrium
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Cerebrium

Cerebrium 是一个专为开发者设计的无服务器 AI 基础设施平台,可轻松部署、管理和扩展机器学习模型。它抽象了复杂的基础设施,提供自动扩展、快速冷启动和按使用量付费的 GPU 访问等功能,使团队能够构建高性能 AI 应用而无需管理服务器。

无服务器
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HIVE Digital Technologies
付费

HIVE Digital Technologies

HIVE Digital Technologies 是构建和运营由绿色能源驱动的尖端数据中心的全球领导者。它为人工智能解决方案提供高性能计算(HPC)和GPU云基础设施,同时运营大规模比特币挖矿业务,专注于可持续性和数据主权。

HPC
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Eventual
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Eventual

Eventual 正在通过其高性能开源多模态数据查询引擎 Daft 构建数据基础设施的未来。它使工程师能够以 SQL 般的简洁性处理 PB 级的图像、视频、音频和文本,无需深厚的分布式系统专业知识,从而极大地加速 AI 和 ML 工作流程。

机器学习
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Ratio1
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Ratio1

Ratio1 是一个由区块链驱动的去中心化人工智能操作系统。它通过连接闲置设备创建一个全球超级计算机,允许用户将其硬件货币化,或为人工智能应用和开发获取经济实惠、可扩展的 GPU 计算能力。

GPU
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OctoAI
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OctoAI

OctoAI 是一个高性能计算平台,旨在帮助开发者高效地运行、调整和扩展生成式AI模型。它为Llama、Mixtral和Stable Diffusion等流行的开源模型提供优化的、生产就绪的API端点。通过专注于深度系统优化,OctoAI提供了更快的推理速度和更低的成本,使企业能够轻松构建和部署可扩展的AI应用程序,而无需管理复杂的基础设施。

API
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Grafbase
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Grafbase

Grafbase 是一个企业级 API 平台,用于扩展 GraphQL 联邦。它提供了一个基于 Rust 构建的高性能、自托管网关,具有无与伦比的速度和安全性。其核心特点是原生支持模型上下文协议(MCP),使 AI 代理能够使用自然语言查询您的 API,使其成为构建 AI 驱动应用程序的未来解决方案。

模型集成
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Higress.AI
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Higress.AI

Higress.AI 是一款先进的开源 AI 网关,专为开发者和企业设计。它通过为100多种模型提供统一的API代理,简化了大型语言模型(LLM)和AI Agent的集成与管理。核心功能包括REST到MCP的转换、语义缓存、基于令牌的速率限制以及强大的插件系统,旨在构建安全、可扩展且可观测的AI应用基础设施。

模型部署
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Fluidstack
付费

Fluidstack

Fluidstack 是一个领先的 AI 云平台,为训练和部署前沿 AI 模型提供高性能的专用 GPU 集群。它提供数千个 GPU 的快速部署、带 24/7 专家支持的全托管服务,以及零出口费用的透明定价,助力 AI 团队无缝扩展,摆脱基础设施的束缚。

企业解决方案
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Pave Robotics
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Pave Robotics

Pave Robotics 提供名为 Tracer 的自主机器人解决方案,用于沥青裂缝密封。它利用人工智能驱动的传感和感知技术来检测裂缝、清除杂物,并以亚毫米级的精度涂抹热熔密封胶,可 24/7 全天候运行,在提高维修质量的同时节省时间和人力成本。

智慧城市
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Codesphere
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Codesphere

Codesphere 是一款集云端IDE和DevOps于一体的平台,统一了开发、部署和管理。它提供了一个主权、多云的解决方案,旨在加快产品上市时间、降低成本并简化复杂的基础设施,而无需Kubernetes专业知识。它为AI应用做好了准备,并为企业级安全和可扩展性而构建。

云IDE
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GreenNode
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GreenNode

GreenNode 是一站式 AI 云基础设施提供商,为初创公司和企业提供高性能的 NVIDIA GPU 解决方案。它提供对 H100 GPU 等尖端资源的即时访问、可扩展的基础设施以及专业的 AI 实验室支持。GreenNode 专注于成本效益和性能,帮助加速模型训练、微调和推理,并在东南亚拥有强大的业务布局。

模型训练
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Cerebras
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Cerebras

Cerebras 提供全球最快的 AI 推理和训练平台,由其革命性的晶圆级引擎(WSE)提供动力。它为 Llama 4 和 Qwen3 等最新的大型语言模型提供无与伦比的速度和低延迟,通过灵活的云 API 和本地部署,为开发者和企业赋能实时 AI 应用。

大语言模型
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hypermink
免费

hypermink

HyperMink 提供 Inferenceable,一个免费、开源、可自托管的 AI 推理服务器。它基于 Node.js 和 llama.cpp 构建,允许开发者和企业在本地运行大型语言模型,确保完全的数据隐私、控制权和成本效益。你的 AI,你做主。

本地 LLM
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Rekor
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Rekor

Rekor 是一个由人工智能驱动的道路智能平台,负责收集、连接和组织全球交通数据。它通过先进的计算机视觉和机器学习,为交通、政府、执法和商业领域提供可行的见解,以增强安全性、效率和城市规划。

图像识别
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Unsloth
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Unsloth

Unsloth 是一个高性能的开源库,旨在显著加速大型语言模型(LLM)的微调。它能使训练速度提高多达30倍,同时减少高达90%的内存使用,让在标准硬件上进行高级AI模型定制成为可能。

机器学习
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GPUX
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GPUX

GPUX 是一个无服务器、去中心化的 GPU 云平台,用于快速、经济的 AI 模型推理。它允许开发者通过 API 运行模型,并使 GPU 所有者能够通过将其硬件贡献给 P2P 网络来赚钱。

模型部署
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Runpod
付费

Runpod

Runpod 是一个专为人工智能和机器学习设计的云平台,提供可扩展的 GPU 计算能力,用于部署、训练和运行 AI 模型。它提供无服务器 GPU、预构建模板和高性价比的定价,以简化从创意到生产的整个 AI 开发工作流程。

机器学习
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denvrdata
免费增值

denvrdata

Denvr Dataworks 提供一个用于训练、推理和数据科学的高性能AI云平台。它提供垂直整合的基础设施,以及按需和专用的GPU计算服务。该平台专为开发者和初创公司量身定制,设有Ascend计划,提供大量计算积分以加速AI创新。

模型训练
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Rivet
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Rivet

Rivet 是一个开源库,专为开发者构建具有持久状态的可扩展、实时应用程序而设计。它提供长寿命、有状态的计算“actor”,简化了创建 AI 代理、协作应用和多人游戏等复杂任务。凭借内置实时通信、容错和边缘部署等功能,Rivet 为 Cloudflare Durable Objects 等服务提供了强大的、可自托管的替代方案。

后端
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Hatchet
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Hatchet

Hatchet 是一个分布式的、容错的任务队列,专为大规模运行 AI 代理、后台任务和数据管道而设计。它提供高吞吐量、低延迟的性能,确保不会丢失任何任务。借助适用于 Python、Go 和 TypeScript 的 SDK,开发人员可以轻松编排复杂的工作流、调度作业,并通过内置的可观测性工具监控执行。它既可以作为托管云服务使用,也可以自托管。

任务队列
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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。