云服务器
将深度学习模型部署到云端进行推理时，可以根据需求选择以下主流云服务提供商和解决方案：
1. 公有云托管服务（无需管理服务器）
适合快速部署、自动扩缩容的场景：
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AWS SageMaker
- 全托管服务，支持一键部署模型到API端点
- 内置PyTorch/TensorFlow等框架
- 按调用量计费，支持GPU/CPU实例
- 适合AWS生态用户
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Google Vertex AI
- 支持自定义容器或预构建框架（如TF Serving）
- 自动扩缩容，集成BigQuery等数据服务
- 提供在线和批量预测
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Azure Machine Learning
- 与微软生态无缝集成（如Power BI）
- 支持ONNX模型优化和A100/V100 GPU
- 提供模型监控和A/B测试
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阿里云PAI-EAS
- 适合国内业务，支持国产芯片（含光NPU）
- 弹性扩缩容，按秒计费
2. 容器化部署（灵活性强）
适合需要自定义环境或混合云场景：
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AWS ECS/EKS 或 Google GKE / Azure AKS
- 将模型打包为Docker容器，通过Kubernetes管理
- 需自行配置推理服务（如FastAPI + Triton Inference Server）
- 适合大规模生产环境
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Serverless容器（低成本，冷启动延迟较高）
- AWS Fargate / Azure Container Instances
- 按实际运行时间计费，无服务器管理
3. 无服务器推理（事件驱动）
适合低频调用或突发流量：
- AWS Lambda（支持容器镜像，最大10GB内存）
- 低成本，但GPU支持有限（需通过Lambda + ECS扩展）
- Google Cloud Run
- 完全托管，自动扩缩容到零
4. 边缘/专用硬件
低延迟或数据本地化需求：
- AWS Outposts / Azure Stack Edge
- 在本地数据中心运行云服务
- NVIDIA Triton Inference Server
- 支持多框架模型（TensorRT提速），可部署在任何云
5. 国内云服务（合规需求）
- 阿里云 / 腾讯云TI-ONE / 华为云ModelArts
- 提供类似SageMaker的托管服务，支持国产芯片
选择建议
- 快速验证：SageMaker/Vertex AI等托管服务
- 生产级高并发：Kubernetes + Triton推理服务器
- 成本敏感：Spot实例 + 自动扩缩容
- 数据合规：选择本地化云服务（如国内厂商）
工具推荐：
- 模型优化：ONNX、TensorRT
- 监控：Prometheus + Grafana
- 部署框架：FastAPI、Flask（轻量级），或专业推理服务器（Triton/TorchServe）
根据模型复杂度、预算和运维能力选择最适合的方案。