专用服务器和 VPS 上的人工智能推理托管指南

在生产中运行推理模型是大规模交付机器学习应用的关键部分。与依赖 GPU 基础设施的模型训练不同，推理通常需要快速的 CPU、低延迟和稳定的性能。这使得专用服务器和高性能 VPS成为公共云平台的理想替代品。

在本指南中，我们将探讨如何将推理模型有效地托管在用于人工智能工作负载的 VPS或用于机器学习的专用服务器上，重点关注性能、可扩展性和带宽灵活性。

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什么是人工智能推理？

推理是机器学习生命周期中的一个阶段，在这一阶段，经过训练的模型将用于对新数据进行实时预测。这包括从图像识别和文本分类到欺诈检测和推荐系统。

与计算密集型和零星的训练不同，推理通常**对延迟敏感，而且是连续的，**尤其是在生产环境中。

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为什么使用 VPS 或专用服务器进行推理？

虽然云托管推理很方便，但许多开发人员和企业正在转向自我管理的基础设施，以获得更好的控制、更低的成本和一致的性能。

1.专用计算资源

VPS 或专用服务器可确保 CPU、内存和存储不与其他租户共享，这对于保持一致的响应时间和正常运行时间至关重要。

2.不计量带宽的可预测成本

云服务通常根据使用情况收费，尤其是带宽。在未计量的 VPS上托管人工智能推理，您可以每月固定的费用传输无限量的数据，这非常适合高流量或数据量大的应用程序的成本控制。

3.更强的部署控制

自托管提供对操作系统、库、存储和访问策略的全面控制。这可以简化数据保护法规或内部安全政策的合规性。

4.低延迟和高吞吐量

人工智能推理模型可能需要每秒提供数千次预测。高吞吐量网络和快速 I/O 对实时性能至关重要。

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关键基础设施考虑因素

在为人工智能工作负载选择VPS或为推理选择专用服务器时，需要注意以下几点：

CPU 性能

多核处理器（如 AMD EPYC、Intel Xeon）是并行处理的理想选择，可让服务器同时处理多个推理请求。

足够的内存

内存的大小应能将模型完全加载到 RAM 中，以获得最佳速度，尤其是大型语言或图像模型。

NVMe SSD 存储

快速存储有助于减少加载模型或处理大型数据集时的延迟。NVMe 硬盘的 IOPS 明显高于 SATA SSD。

未计量带宽

推理服务通常需要响应全球流量、流数据或提供富媒体响应。无数据上限的高带宽是可扩展性和用户体验的最佳选择。

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人工智能推理托管的常见用例

• 托管用于模型推理的 REST API
• 边缘图像或物体识别
• 实时 NLP 应用程序（聊天机器人、文本分类器）
• 电子商务中的推荐系统
• 音频或视频处理
• 使用 ONNX 或 TensorRT 轻量级部署转换器模型

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最后的想法：何时考虑 FDC

如果您部署的模型需要稳定的性能、高吞吐量和经济高效的带宽，那么在**专用服务器或未计量的 VPS**上运行推理可为您提供坚实的基础。

在 FDC，我们提供

• 统一费率的未计量带宽
• 针对推理负载优化的高内核 CPU
• 快速 NVMe 存储
• 全球多个地点，降低交付延迟

无论您是运行轻量级模型，还是提供每秒数千次的预测，我们的基础架构都能支持可扩展的人工智能推理托管服务，并提供全面控制，不会出现意外账单。