GPU 云服务
最后更新：2026-06-08 数据来源：
data/infrastructure.yaml自动生成
🤔 什么时候需要 GPU 云服务？
| 场景 | 需要 GPU 云吗 | 理由 |
|---|---|---|
| 没有 GPU，想跑开源模型 | ✅ 需要 | 最快的起步方式 |
| 有 GPU 但显存不够 | ✅ 需要 | 按需租用更大显卡 |
| 生产环境需要高可用 | ✅ 需要 | Serverless 自动扩缩容 |
| 已有足够 GPU 集群 | ❌ 不需要 | 自建更可控 |
| 只是调 API，不跑模型 | ❌ 不需要 | 直接用模型厂商 API |
[!TIP] Serverless vs GPU 租赁
- Serverless（Together AI/Fireworks/Replicate）：按请求计费，零运维，适合推理
- GPU 租赁（RunPod/Lambda Labs）：按小时计费，完全控制，适合训练 + 自定义推理
📋 GPU 云服务总览
☁️ Serverless 推理
| 名称 | 简介 | 标签 | 亮点 |
|---|---|---|---|
| Together AI | 最流行的开源模型托管平台，Serverless 推理 + Fine-tuning | gpu-acceleration, serverless, open-source | 200+ 开源模型一键部署 Serverless 推理按量付费 Fine-tuning 微调服务 极低冷启动延迟 |
| Fireworks AI | 高速推理平台，专注开源模型极致延迟优化 | gpu-acceleration, fast-inference, open-source | 推理速度行业领先 开源模型深度优化 Function Calling 支持 批量推理 |
| Replicate | 最简单的模型部署平台，一行代码跑模型 | gpu-acceleration, easy-to-use, multimodal | 一行代码部署模型 多模态模型丰富 API + Web 界面 按秒计费 |
| Modal | 开发者导向的 Serverless GPU 平台，Python 原生 | gpu-acceleration, serverless, coding-assistant | Python 原生开发体验 自动扩缩容 极低冷启动 适合自定义推理逻辑 |
| Silicon Flow (硅基流动) | 国内最流行的开源模型推理平台，极致性价比 | gpu-acceleration, china-based, cost-effective, open-source | 国内最流行的开源模型平台 DeepSeek/Qwen/FLUX 一键部署 极致性价比 免费额度 |
💳 GPU 租赁
| 名称 | 简介 | 标签 | 亮点 |
|---|---|---|---|
| RunPod | GPU 租赁市场，按小时租用 A100/H100 | gpu-acceleration, cost-effective | 按小时租用 GPU A100/H100 可用 Serverless + Pod 两种模式 社区模板丰富 |
| Lambda Labs | GPU 云服务商，H100 集群性价比高 | gpu-acceleration, distributed | H100 集群性价比高 1-4 卡到多节点 适合大规模训练 |
🔧 选型建议
| 场景 | 推荐 | 理由 |
|---|---|---|
| 快速跑开源模型 | Together AI / Silicon Flow | 200+ 模型一键部署 |
| 极致推理速度 | Fireworks AI | 延迟优化行业领先 |
| 一行代码部署 | Replicate | 最简单的部署体验 |
| 自定义推理逻辑 | Modal | Python 原生，灵活度最高 |
| 大规模训练 | Lambda Labs / RunPod | H100 集群性价比高 |
| 国内用户 | Silicon Flow (硅基流动) | 国内最流行，免费额度 |
更新频率：每季度更新 自动化：运行
python scripts/build_docs.py从 YAML 重新渲染表格。