有哪些云平台可以用来运行AI模型？

主流云平台运行AI模型的全面指南

结论与核心观点

目前，AWS、Google Cloud、Microsoft Azure是运行AI模型的三大主流云平台，提供从基础设施到开发工具的全套服务。此外，阿里云、IBM Cloud和NVIDIA NGC等平台也针对特定需求提供优化方案。

一、全球三大云平台

1. AWS（Amazon Web Services）

• 核心服务：
  • SageMaker：全托管机器学习服务，支持从数据标注到模型部署的全流程。
  • EC2 P4/P5实例：配备NVIDIA GPU，适合大规模AI训练。
  • Bedrock：托管大模型（如Claude、Llama 2）的API服务。
• 优势：
  • 全球基础设施最完善，适合需要高可用性的企业。
  • 与开源框架（如TensorFlow、PyTorch）深度集成。

2. Google Cloud（GCP）

• 核心服务：
  • Vertex AI：统一ML平台，支持AutoML和自定义模型训练。
  • TPU（张量处理单元）：专为TensorFlow优化的硬件，训练速度显著快于GPU。
  • Gemini API：直接调用Google大模型（如Gemini 1.5）。
• 优势：
  • 在AI研究领域领先（如DeepMind技术支持）。
  • 数据分析和BigQuery无缝衔接，适合数据密集型任务。

3. Microsoft Azure

• 核心服务：
  • Azure Machine Learning：支持MLOps和自动化超参调优。
  • OpenAI Service：唯一官方托管GPT-4的云平台。
  • NDv5系列虚拟机：搭载NVIDIA H100 GPU，适合高性能计算。
• 优势：
  • 企业级集成（如与Office 365、GitHub联动）。
  • 混合云方案（Azure Stack）适合合规要求高的场景。

二、其他值得关注的平台

1. 阿里云

• 核心服务：PAI（平台级AI服务）、通义千问大模型API。
• 优势：我国本土化最佳选择，符合数据合规要求。

2. IBM Cloud

• 核心服务：Watsonx（生成式AI工具包）、Power10服务器。
• 优势：企业级AI治理和可信AI，适合X_X、X_X等敏感行业。

3. NVIDIA NGC

• 核心服务：预训练模型库（如Megatron-LM）、GPU优化镜像。
• 优势：硬件级AI提速，适合需要极致性能的团队。

4. 其他选项

• Hugging Face Inference API：直接部署开源模型（如Stable Diffusion）。
• Lambda Labs：按需租用GPU，成本低且灵活。

三、如何选择？关键考量因素

1. 预算：AWS/GCP/Azure价格较高，中小团队可考虑Lambda或NGC。
2. 技术栈：
   • TensorFlow用户优先选Google Cloud（TPU支持）。
   • PyTorch用户可选AWS或Azure。
3. 合规性：我国业务选阿里云，欧洲业务选IBM Cloud。
4. 模型类型：
   • 大模型推理：Azure（OpenAI）、GCP（Gemini）。
   • 自定义训练：AWS SageMaker或NVIDIA NGC。

总结

• 通用场景：AWS、GCP、Azure三选一，SageMaker/Vertex AI/Azure ML是核心工具。
• 特定需求：
  • 追求性价比 → Lambda Labs
  • 需要大模型API → Azure OpenAI或Google Gemini
  • 我国业务 → 阿里云PAI
• 核心建议：先试用免费层（如AWS Free Tier），再根据实际需求扩展。