有哪些云平台可以用来运行AI模型？

目前有许多云平台支持运行AI模型，适用于从训练到部署的全流程。以下是一些主流且功能强大的云平台，按提供商分类：

1. Amazon Web Services (AWS)

• 核心服务：
  • Amazon SageMaker：端到端的机器学习平台，支持数据标注、模型训练、调优、部署。
  • EC2 实例（如 p3/p4/g5 系列）：配备 GPU 的实例，适合深度学习训练与推理。
  • Lambda + API Gateway：用于轻量级模型的无服务器推理。
  • S3：存储大规模训练数据。
• 优势：
  • 生态系统完善，集成度高。
  • 支持自定义容器和多种框架（TensorFlow、PyTorch等）。
• 适用场景：企业级AI应用、大规模训练、MLOps。

2. Microsoft Azure

• 核心服务：
  • Azure Machine Learning：提供自动化ML、模型管理、部署和监控。
  • Azure AI Services：预训练模型（如语音、视觉、NLP）即服务。
  • Azure Kubernetes Service (AKS)：用于部署可扩展的AI模型服务。
  • GPU VMs（如 NC/ND 系列）：支持高性能计算。
• 优势：
  • 与微软生态（Office 365、Dynamics）集成良好。
  • 提供良好的可视化工具和AutoML功能。
• 适用场景：企业集成、混合云部署、快速原型开发。

3. Google Cloud Platform (GCP)

• 核心服务：
  • Vertex AI：统一的AI平台，整合了AutoML、模型训练、部署和监控。
  • Compute Engine（含GPU/TPU）：尤其TPU对TensorFlow优化极佳。
  • AI Platform / Custom Training Jobs：支持分布式训练。
  • Cloud Functions / Run：用于轻量级模型部署。
• 优势：
  • 强大的TPU支持，适合大规模模型训练（如BERT、ResNet）。
  • 与TensorFlow无缝集成。
• 适用场景：研究型项目、大规模模型训练、自然语言处理。

4. 阿里云（Alibaba Cloud）

• 核心服务：
  • PAI（Platform for AI）：一站式机器学习平台，支持可视化建模与代码开发。
  • EAS（弹性算法服务）：用于模型在线服务部署。
  • GPU实例（如gn6i/gn7）：性价比高，适合国内用户。
  • MaxCompute：大数据处理支持AI训练数据准备。
• 优势：
  • 国内访问速度快，合规性好。
  • 成本相对较低，本地化支持强。
• 适用场景：我国市场的AI应用、中小企业部署。

5. 华为云（Huawei Cloud）

• 核心服务：
  • ModelArts：全栈AI开发平台，支持自动学习、模型训练与部署。
  • Ascend（昇腾）AI处理器：国产AI芯片，支持高性能推理。
  • EI（Enterprise Intelligence）服务：提供预训练模型API。
• 优势：
  • 支持国产化替代，适合政企客户。
  • 对接鸿蒙生态。
• 适用场景：X_X、X_X、制造业等对安全要求高的行业。

6. 其他专业或新兴平台

• Hugging Face Inference API / Inference Endpoints：
  • 专注于Transformer模型（如BERT、LLaMA）的托管服务。
  • 支持一键部署开源模型。
• RunPod / Vast.ai / Lambda Labs：
  • 按需租用GPU实例，价格灵活，适合个人开发者或研究者。
• Replicate：
  • 简化模型部署，上传模型后自动生成API。
• Baidu AI Cloud / Tencent Cloud：
  • 国内市场选择，提供OCR、语音识别等AI服务。

如何选择？

如果你有具体的使用场景（如：部署大语言模型、图像识别、实时推理等），可以进一步推荐更合适的平台和配置方案。