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Inception Labs
Inception Labs 推出新一代扩散大型语言模型（dLLM），其速度比传统模型快10倍，成本也更低。利用并行的、基于扩散的方法，它为文本和代码生成提供了前所未有的速度、质量和控制力，是企业级应用的理想选择。
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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。
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Cloudflare
Cloudflare 是一个全球连通云平台，提供一整套全面的安全、性能和可靠性服务。它通过其 WAF 和 DDoS 防护功能保护网站和应用程序免受在线威胁，通过其全球 CDN 加速内容交付，并为开发人员提供一个无服务器平台，用于在边缘构建和部署应用程序，包括 AI 驱动的服务。
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Paperspace
Paperspace 是一个专为人工智能和机器学习设计的高性能云计算平台。它提供对强大云GPU、托管式Jupyter笔记本和完整的MLOps平台（Gradient）的轻松访问，以构建、训练和部署模型。它非常适合希望在无需管理复杂基础设施的情况下加速其AI工作流程的开发人员、数据科学家和企业。
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Float16.cloud
Float16.cloud 是一个旨在加速人工智能开发的无服务器 GPU 平台。它提供对高性能 H100 GPU 的即时访问，具有按秒计费、零设置和无冷启动的特点。开发人员可以直接通过 Python 脚本部署开源大语言模型、训练模型和运行 AI 工作负载，而无需管理基础设施。
平台即服务 (PaaS)Visits 19.7KFavorites 143Likes 145
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。
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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。
相关分类
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。