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最好的 82 個 基礎設施 AI 工具

基礎設施熱門 AI 工具包括 Cloudflare、Google Cloud、OctoAI、Supabase、Ollama、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Broadcom、DigitalOcean、NVIDIA Build、Runpod 等,幫助您快速提升效率。

Not Diamond
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Not Diamond

Not Diamond 是一款面向開發者的智慧多模型基礎設施。它利用預測性模型路由和自動提示詞適配功能,透過為任何給定任務動態選擇最佳的大語言模型(LLM),幫助團隊加速開發、提高AI準確性並優化成本。

LLM編排
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Supabase
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Supabase

Supabase 是一個開源的 Firebase 替代品,提供基於 Postgres 的完整後端解決方案。它提供了一整套工具,包括資料庫、身份驗證、即時 API、邊緣函數、即時訂閱、儲存和向量嵌入,以加速從原型到生產的應用程式開發。

後端
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Hopsworks
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Hopsworks

Hopsworks 是一個即時 AI Lakehouse 和業界最先進的特徵儲存。它專為 MLOps 設計,統一資料和運算,以建構和營運可靠的即時 AI 系統。它支援任何框架、雲端或本地環境,可加快模型開發速度並顯著降低成本。

資料庫
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Zeet
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Zeet

Zeet 是一個全面的 DevOps 和雲端營運平台,旨在簡化雲端服務和基礎設施的部署與管理。它透過自動化 CI/CD、Kubernetes 管理和多雲端操作,賦能開發人員、SRE 和 DevOps 團隊,讓他們能夠專注於建構應用程式,而不是管理複雜的基礎設施。

部署
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Cerebrium
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Cerebrium

Cerebrium 是一個專為開發者設計的無伺服器 AI 基礎設施平台,可輕鬆部署、管理和擴展機器學習模型。它抽象了複雜的基礎設施,提供自動擴展、快速冷啟動和按使用量付費的 GPU 存取等功能,使團隊能夠建構高效能 AI 應用而無需管理伺服器。

無伺服器
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HIVE Digital Technologies
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HIVE Digital Technologies

HIVE Digital Technologies 是建構和營運由綠色能源驅動的尖端資料中心的全球領導者。它為人工智慧解決方案提供高效能運算(HPC)和GPU雲端基礎設施,同時營運大規模比特幣挖礦業務,專注於永續性和資料主權。

HPC
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Eventual
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Eventual

Eventual 正在透過其高效能開源多模態資料查詢引擎 Daft,建構資料基礎設施的未來。它使工程師能夠以 SQL 般的簡潔性處理 PB 級的圖像、影片、音訊和文字,無需深厚的分布式系統專業知識,從而極大地加速 AI 和 ML 工作流程。

機器學習
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Ratio1
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Ratio1

Ratio1 是一個由區塊鏈驅動的去中心化人工智慧作業系統。它透過連接閒置設備創建一個全球超級電腦,允許用戶將其硬體貨幣化,或為人工智慧應用和開發獲取經濟實惠、可擴展的 GPU 計算能力。

GPU
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OctoAI
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OctoAI

OctoAI 是一個高效能運算平台,旨在協助開發者高效率地運行、調整和擴展生成式AI模型。它為Llama、Mixtral和Stable Diffusion等熱門的開源模型提供優化的、生產就緒的API端點。透過專注於深度系統優化,OctoAI提供了更快的推理速度和更低的成本,使企業能夠輕鬆建構和部署可擴展的AI應用程式,而無需管理複雜的基礎設施。

API
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Grafbase
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Grafbase

Grafbase 是一個企業級 API 平台,用於擴展 GraphQL 聯邦。它提供了一個基於 Rust 建構的高效能、自託管閘道,具有無與倫比的速度和安全性。其核心特點是原生支援模型上下文協定(MCP),使 AI 代理能夠使用自然語言查詢您的 API,使其成為建構 AI 驅動應用程式的未來解決方案。

模型整合
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Higress.AI
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Higress.AI

Higress.AI 是一款先進的開源 AI 閘道,專為開發者和企業設計。它透過為100多種模型提供統一的API代理,簡化了大型語言模型(LLM)和AI Agent的整合與管理。核心功能包括REST到MCP的轉換、語義快取、基於令牌的速率限制以及強大的外掛程式系統,旨在建構安全、可擴展且可觀測的AI應用基礎設施。

模型部署
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Fluidstack
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Fluidstack

Fluidstack 是一個領先的 AI 雲端平台,為訓練和部署前沿 AI 模型提供高效能的專用 GPU 叢集。它提供數千個 GPU 的快速部署、帶 24/7 專家支援的全託管服務,以及零出口費用的透明定價,助力 AI 團隊無縫擴展,擺脫基礎設施的束縛。

企業解決方案
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Pave Robotics
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Pave Robotics

Pave Robotics 提供名為 Tracer 的自主機器人解決方案,用於瀝青裂縫密封。它利用人工智慧驅動的感測和感知技術來偵測裂縫、清除雜物,並以亞毫米級的精度塗抹熱熔密封膠,可 24/7 全天候運行,在提高維修品質的同時節省時間和人力成本。

智慧城市
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Codesphere
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Codesphere

Codesphere 是一款集雲端IDE和DevOps於一體的平台,統一了開發、部署和管理。它提供了一個主權、多雲的解決方案,旨在加快產品上市時間、降低成本並簡化複雜的基礎設施,而無需Kubernetes專業知識。它為AI應用做好了準備,並為企業級安全和可擴展性而構建。

雲端 IDE
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GreenNode
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GreenNode

GreenNode 是一站式 AI 雲端基礎設施供應商,為新創公司和企業提供高效能的 NVIDIA GPU 解決方案。它提供對 H100 GPU 等尖端資源的即時存取、可擴展的基礎設施以及專業的 AI 實驗室支援。GreenNode 專注於成本效益和效能,協助加速模型訓練、微調和推理,並在東南亞擁有強大的業務佈局。

模型訓練
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Cerebras
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Cerebras

Cerebras 提供全球最快的 AI 推理和訓練平台,由其革命性的晶圓級引擎(WSE)提供動力。它為 Llama 4 和 Qwen3 等最新的大型語言模型提供無與倫比的速度和低延遲,透過靈活的雲端 API 和本地部署,為開發者和企業賦能即時 AI 應用。

大型語言模型
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hypermink
免费

hypermink

HyperMink 提供 Inferenceable,一個免費、開源、可自託管的 AI 推理伺服器。它基於 Node.js 和 llama.cpp 建構,允許開發者和企業在本地運行大型語言模型,確保完全的資料隱私、控制權和成本效益。你的 AI,你做主。

本地LLM
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Rekor
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Rekor

Rekor 是一個由人工智慧驅動的道路智能平台,負責收集、連接和組織全球交通數據。它透過先進的電腦視覺和機器學習,為交通、政府、執法和商業領域提供可行的見解,以增強安全性、效率和城市規劃。

圖像識別
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Unsloth
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Unsloth

Unsloth 是一個高效能的開源函式庫,旨在顯著加速大型語言模型(LLM)的微調。它能使訓練速度提高多達30倍,同時減少高達90%的記憶體使用,讓在標準硬體上進行進階AI模型客製化成為可能。

機器學習
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GPUX
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GPUX

GPUX 是一個無伺服器、去中心化的 GPU 雲端平台,用於快速、經濟的 AI 模型推理。它允許開發者透過 API 運行模型,並使 GPU 所有者能夠透過將其硬體貢獻給 P2P 網路來賺錢。

模型部署
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Runpod
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Runpod

Runpod 是一個專為人工智慧和機器學習設計的雲端平台,提供可擴展的 GPU 計算能力,用於部署、訓練和運行 AI 模型。它提供無伺服器 GPU、預構建模板和高性價比的定價,以簡化從創意到生產的整個 AI 開發工作流程。

機器學習
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denvrdata
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denvrdata

Denvr Dataworks 提供一個用於訓練、推理和資料科學的高效能AI雲端平台。它提供垂直整合的基礎設施,以及按需和專用的GPU運算服務。該平台專為開發者和新創公司量身定制,設有Ascend計畫,提供大量運算積分以加速AI創新。

模型訓練
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Rivet
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Rivet

Rivet 是一個開源函式庫,專為開發者打造具有持久狀態的可擴展、即時應用程式而設計。它提供長壽命、有狀態的運算「actor」,簡化了創建 AI 代理、協作應用和多人遊戲等複雜任務。憑藉內建即時通訊、容錯和邊緣部署等功能,Rivet 為 Cloudflare Durable Objects 等服務提供了強大的、可自行託管的替代方案。

後端
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Hatchet
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Hatchet

Hatchet 是一個分散式的、容錯的任務佇列,專為大規模運行 AI 代理、後台任務和資料管道而設計。它提供高吞吐量、低延遲的性能,確保不會遺失任何任務。借助適用於 Python、Go 和 TypeScript 的 SDK,開發人員可以輕鬆編排複雜的工作流程、排程作業,並透過內建的可觀測性工具監控執行。它既可以作為託管雲端服務使用,也可以自行託管。

任務佇列
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关于 基礎設施

AI 基礎設施是建構、訓練和部署人工智慧模型所需的基礎平台、服務和硬體。這些工具提供可擴展的運算資源(如 GPU 和 TPU),以及用於管理整個機器學習生命週期的專用軟體。對於需要處理大規模資料集和複雜運算的開發者與組織而言,它們至關重要,能夠支援大規模客製化 AI 解決方案的創建。這種基礎設施抽象化了管理硬體的複雜性,使團隊能專注於模型開發和創新。

核心功能

  • 可擴展運算資源:按需存取強大的 GPU 和 TPU,以加速模型訓練和推論。
  • 模型部署與託管:用於將模型部署到生產環境的託管服務和 API,具備自動擴展和監控功能。
  • MLOps 平台:用於自動化和管理端到端機器學習生命週期的整合工具鏈,涵蓋從資料準備到部署的全過程。
  • 優化資料儲存:專為 AI 訓練中使用的大規模資料集設計的高效能儲存解決方案。
  • 開發環境:預先配置好 AI 開發所需框架和函式庫的開發環境。

適用 scénario

AI 基礎設施對於建構專有 AI 能力的科技公司、研究機構和企業至關重要。它被用於訓練大型語言模型 (LLM)、開發用於工業自動化的電腦視覺系統,以及為電商平台部署即時推薦引擎。資料科學團隊依靠它來管理複雜的實驗追蹤和模型版本控制。

選擇要點

選擇 AI 基礎設施時,應考慮具體的運算需求,如所需 GPU 的類型和數量。評估平台的可擴展性及其處理工作負載波動的能力。考量其 MLOps 工具的全面性,以確保工作流程的順暢。最後,分析其定價模式——按需付費、預留實例或無伺服器模式——以符合您的預算和使用模式。

精选工具排行榜

基礎設施 应用场景

1

訓練客製化大型語言模型

一個研究實驗室或 AI 新創公司需要基於其專有資料集訓練一個大型語言模型 (LLM)。他們使用 AI 基礎設施供應商來存取一個由數百個高效能 GPU 組成的叢集。這使他們能夠高效率地進行分散式訓練,將訓練時間從數月縮短至數週。平台預先配置的環境和資料儲存解決方案簡化了設定過程,讓研究人員能專注於模型架構和實驗,而非硬體管理。

2

部署即時推論 API

一家電子商務公司希望部署一個用於即時產品推薦的機器學習模型。他們使用 AI 基礎設施供應商的託管式模型託管服務。該服務提供了一個可擴展的 API 端點,能在促銷活動期間自動處理流量高峰。內建的監控工具使其營運團隊能夠追蹤延遲和錯誤率,確保流暢的使用者體驗。透過使用託管服務,該公司避免了自行建置和維護服務基礎設施的複雜性。

3

管理端對端的 MLOps 工作流程

一個企業資料科學團隊管理著數十個生產環境中的模型。他們採用了一個 MLOps 平台來簡化整個工作流程。該平台提供了資料版本控制、實驗追蹤和模型註冊等工具,為每個模型創建了可重現和可稽核的記錄。他們的 CI/CD 管道與該平台整合,自動化了測試、驗證和部署新模型版本的流程,從而顯著減少了人為錯誤,並加快了新 AI 功能的上市時間。

4

透過 API 微調基礎模型

一位開發者正在為法律行業建構一個專業的聊天機器人。他們沒有從頭開始訓練模型,而是使用來自基礎設施供應商的無伺服器 API 來微調一個大型基礎模型。他們將一個經過整理的小型法律問答資料集上傳到該服務。平台在其託管的基礎設施上處理整個微調過程。完成後,開發者會獲得一個用於其客製化模型的私有 API 端點,從而可以輕鬆地將其整合到應用程式中,而無需管理任何伺服器。

5

建構可擴展的資料處理管道

一家電腦視覺公司需要處理數百萬張影像以備模型訓練。他們使用 AI 基礎設施供應商的雲端儲存和資料處理服務。他們建構了一個自動化管道,每當新影像上傳時,就會觸發調整大小和標準化等處理作業。這種無伺服器方法使他們能夠並行處理海量資料,而無需佈建或管理伺服器,確保其資料集隨時可用於下一次訓練執行。

6

在安全環境中進行協作式 AI 開發

一家金融服務公司正在使用敏感的客戶資料開發詐欺偵測模型。他們需要一個安全且協作的環境。他們使用一個專業的 AI 平台,該平台提供具有嚴格存取控制的隔離開發環境(筆記本)。資料科學家可以在不暴露原始資料的情況下協作進行模型開發。該平台內建的安全功能和合規認證確保所有開發活動都遵守行業法規,從而在保護資料隱私的同時實現創新。

基礎設施 常见问题

什麼是 AI 基礎設施?

AI 基礎設施是指開發、訓練、部署和管理 AI 模型所需的整套硬體、軟體和服務的集合。它包括強大的運算資源(如 GPU)、專門的資料儲存、網路以及 MLOps 平台。本質上,它是建構所有 AI 應用程式的基礎,為整個機器學習生命週期提供必要的算力和工具。

如何選擇合適的 AI 基礎設施?

選擇合適的 AI 基礎設施取決於幾個因素。首先,評估您的效能需求:您需要什麼類型的 GPU 或加速器,以及需要多少數量?其次,考慮可擴展性和靈活性,以應對未來的增長。第三,評估 MLOps 功能,確保它們能支援您的工作流程。最後,比較定價模型(例如,按需付費與預留實例),為您的使用模式找到最具成本效益的解決方案。

用於 AI 的 IaaS、PaaS 和無伺服器有什麼區別?

這些術語描述了 AI 雲端運算中不同層級的服務管理:

  • IaaS (基礎設施即服務): 提供原始運算資源,如帶 GPU 的虛擬機器。您擁有最大控制權,但也要管理作業系統和軟體。
  • PaaS (平台即服務): 提供一個託管平台,如託管的 Kubernetes 服務或像 SageMaker 這樣的專用 AI 平台。它抽象化了底層基礎設施,讓您專注於部署應用程式和模型。
  • 無伺服器 (Serverless): 最高層級的抽象。您只需提供程式碼或模型,平台會自動處理所有基礎設施管理、擴展和執行,通常透過 API 實現。

AI 基礎設施的關鍵組成部分有哪些?

AI 基礎設施的核心組成部分協同工作,以支援機器學習的生命週期。它們通常包括:

  • 運算:用於訓練和推論的高效能處理器,主要是 GPU 和 TPU。
  • 儲存:用於處理海量資料集的快速、可擴展的儲存系統。
  • 網路:用於連接運算和儲存資源的高頻寬、低延遲網路。
  • MLOps 軟體:用於實驗追蹤、模型版本控制、自動化部署 (CI/CD) 和監控的平台和工具。

誰需要專用的 AI 基礎設施?

專用的 AI 基礎設施主要面向正在建構、訓練或部署自己客製化 AI 模型的開發者、資料科學家、研究人員和組織。雖然終端使用者可能透過 SaaS 應用程式與 AI 互動,但這些應用程式的創建者依賴於強大的基礎設施。如果您的工作涉及處理大型資料集、執行複雜的訓練任務或大規模提供模型服務,那麼您就需要一個專業的 AI 基礎設施解決方案。