云服务器
在阿里云上选择适合的模型取决于具体的应用场景、性能需求、预算以及技术栈。以下是一些常见场景的推荐模型及服务，结合阿里云的生态和优势：
1. 通用场景（文本/图像/多模态）
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阿里云自研模型
- 通义千问（Qwen）系列：阿里自研的大语言模型，支持文本生成、代码编写、对话等，适合企业级AI应用。
- Qwen-72B（开源大模型，适合本地部署）
- Qwen-1.8B/7B（轻量级，适合移动端或边缘设备）
- 通义万象（多模态）：支持图像生成、理解（如通义万相）。
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优势：深度集成阿里云PAI平台，提供一站式训练、部署和推理服务。
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第三方开源模型
- Llama 2/3（Meta）：需通过阿里云PAI或ECS自行部署，适合需要自定义的场景。
- ChatGLM3（智谱AI）：中文任务表现优秀，可通过阿里云市场或容器服务部署。
2. 垂直领域场景
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X_X/法律
- Qwen-Finance：阿里云针对X_X领域优化的模型，支持财报分析、风险预测等。
- 专用微调：在PAI平台使用自己的数据微调Llama或Qwen。
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电商/营销
- 通义听悟：处理语音、视频内容生成商品描述。
- 推荐系统：PAI的EasyRec或DeepRec优化点击率（CTR）模型。
3. 部署方式选择
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全托管服务
- PAI-EAS（弹性算法服务）：一键部署Qwen等模型，无需管理底层资源。
- 灵积模型服务：直接调用API（按量付费），适合快速验证需求。
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自建推理
- ECS + GPU实例：部署开源模型（如Llama 2），需自行配置NVIDIA驱动和推理框架（vLLM、FastChat）。
- ACK（Kubernetes）：大规模分布式推理，适合高频请求场景。
4. 性能与成本权衡
- 高并发低延迟：选择PAI-EAS或灵积API（自动扩缩容）。
- 数据隐私敏感：本地化部署Qwen开源模型+阿里云HaaS（混合云方案）。
- 低成本尝试：PAI的DSW（Data Science Workshop）按需启动Jupyter环境测试模型。
5. 其他工具链支持
- 训练/微调：PAI-DSW（交互式开发）或PAI-Studio（可视化拖拽）。
- 数据处理：结合MaxCompute或OSS存储，使用PAI-AutoML自动化特征工程。
推荐路径
- 快速验证：直接调用通义千问API（灵积平台）。
- 定制需求：在PAI平台微调Qwen或Llama 2。
- 生产级部署：PAI-EAS全托管或ACK集群+GPU实例。
阿里云的优势在于完整的AI工程化能力（从数据到推理），建议根据团队技术能力选择“全托管”或“自主可控”的方案。如需具体配置帮助，可进一步描述场景细节（如QPS、数据量等）。