无服务器推理（Serverless Inference）是什么？与传统AI推理部署方式全面对比

随着大语言模型能力的持续跃升和应用场景的指数级扩展，2026年的企业AI落地已经进入了全新的阶段。希望保持竞争力的企业正急于将人工智能能力融入其产品和服务。在DigitalOcean针对成长型科技公司的调研报告中显示，25%的受访者正在用人工智能强化现有产品，而22%的受访者正在用人工智能开发新产品。无论是通过添加智能产品推荐来改善客户体验，实施自然语言处理来简化支持工作流程，还是纳入预测分析来指导业务决策，AI的集成都能带来实实在在的优势。

传统的模型部署方式

传统的方式是，企业通过基于服务器的推理来部署机器学习模型：

自行配置专用服务器或虚拟机
安装必要的框架
管理整个基础设施的生命周期

企业托管这些模型，并全权负责这些模型端点的可用性、可靠性和扩展。这种自我管理的方法主要适用于开源模型，尽管部署来自OpenAI或Anthropic等供应商的专有模型有其自身的复杂性，并且通常需要直接集成它们的API。

这种方式让组织拥有完全的控制权，但需要大量的开发运维专业知识来处理容量规划、扩展、安全补丁和监控——同时还要管理即使在需求低迷时期也要保持服务器运行的成本。

无服务器推理：一种强大的替代方案

无服务器推理（Serverless Inference）是一个引人注目的替代方案，它允许开发者通过简单的API调用强大的模型，而无需管理任何底层基础设施，并能根据需求自动扩展，同时仅按实际使用量收费。

核心观点

零基础设施管理：开发者可以部署和运行AI/ML模型，而无需管理任何服务器基础设施。
按使用量付费：仅在模型处理请求时产生费用，消除闲置服务器成本。
专注核心开发：团队可以快速将AI模型集成到应用中，专注于模型开发和集成。

什么是无服务器推理（Serverless Inference）？

无服务器推理（Serverless Inference）是一种使用机器学习模型的方法，它消除了配置或管理任何底层基础设施的需要，同时仍使应用程序能够访问AI能力。

无服务器推理的工作原理：您只需向一项托管服务发起API调用，该服务会在后台处理所有复杂的资源分配、扩展和可用性问题。您只需为推理期间使用的令牌付费——无需闲置服务器，无需容量规划的困扰，也无需基础设施维护的开销。

应用示例

客服聊天机器人：开发者通过简单API调用集成OpenAI的GPT模型，基于对话历史和支持文档生成回复。
电商搜索升级：电商网站通过实施Anthropic的Claude 3.7 Sonnet来理解自然语言查询。

提供该服务的云平台有：AWS Bedrock、Google Cloud的Vertex AI、Azure AI Foundry 和 DigitalOcean Gradient AI Platform 等都提供无服务器推理（Serverless Inference）选项。

基于服务器的推理 vs 无服务器推理

基于服务器的推理

优势：对模型选择、优化技术和硬件配置拥有精细的控制权
适用场景：
- 具有独特依赖关系的专业模型
- 需要可预测成本的 guaranteed 性能
- 计算密集型应用（实时音频生成、自动语音识别、高分辨率图像创建）
- 有特定合规要求或持续高负载工作量的团队

无服务器推理

优势：处理可变或不可预测的流量模式，消除闲置容量成本
适用场景：
- 流量模式不可预测的应用
- 初创企业、快速原型开发阶段
- 没有专门MLOps团队的组织
- 希望将工程资源分配给构建AI应用而非基础设施管理的企业

无服务器推理的优势

零基础设施管理：工程团队摆脱服务器配置、集群大小调整等负担，无需处理安全补丁、框架更新和驱动兼容性问题。
真正的按使用量付费定价：只为模型执行期间实际使用的计算时间付费，空闲期间无费用产生。
自动扩展：平台自动处理资源编排，流量高峰时自动扩展资源，低谷时自动缩减，无需人工干预。
简化的模型维护：通过统一接口和认证系统访问不同提供商的模型，消除多供应商管理的复杂性。
缩短上市时间：省去大部分基础设施规划和部署阶段，几天内即可将AI能力集成到现有应用中。

无服务器推理的最佳实践

优化模型和资源以提高推理效率

选择适当优化的模型和运行时
对于简单任务，选择较小、较不复杂的模型
确保部署拥有足够的计算能力

最小化冷启动以实现低延迟性能

配置最小实例数或并发度，确保至少有一个工作单元保持"温暖"
考虑通过定期发送"ping"请求实施预热策略
对时间关键的应用使用较小或量化后的模型

使用自动扩展和吞吐量规划

设置适当的扩展参数（上限和非零最小值）
检查提供商的配额（每分钟请求数或令牌数）
考虑使用预留容量选项

监控推理性能和日志

跟踪关键指标：请求吞吐量、延迟、错误率
监控模型调用次数和令牌消耗
启用详细调用日志记录用于审计和调试

DigitalOcean Gradient AI Platform：AI代理 vs 无服务器推理

DigitalOcean Gradient Platform提供两种强大的AI集成方法，都运行在相同基础设施（DigitalOcean 云平台）上，拥有统一计费方式。

AI代理

智能的、具有上下文感知能力的助手，能维护对话历史，遵循特定指令，并能访问知识库。

适用场景：

客户支持自动化
虚拟产品顾问
互动学习工具
业务流程自动化

无服务器推理

通过简单API提供对强大AI模型的直接、低级别访问，无状态、灵活，允许与应用程序逻辑紧密集成。

适用场景：

内容增强工作流程
实时数据处理
自定义应用程序集成
快速原型设计和实验

与AWS、Google Cloud或Azure相比，不同平台在目标客户群体和复杂度上存在明显差异。

例如，AWS Bedrock和Google Vertex AI通常更适合已经深度使用其云生态的大型企业。这些平台功能全面，但配置体系、权限管理结构以及计费模型相对复杂，更适合拥有成熟云架构团队且预算充足的企业。

相比之下，DigitalOcean 的无服务器推理更强调简洁性和可控成本。它面向成长型科技公司与开发者团队设计，提供更直接的API接入方式、更透明的定价结构，以及与云主机、托管数据库、Kubernetes 等产品的一体化体验。

对于没有庞大云架构团队的公司而言，这种“减少平台复杂度”的设计本身就是一种效率优势。开发者可以在同一控制台内完成模型调用、应用部署和数据存储的管理，而无需在多个产品线之间切换或配置复杂的IAM策略。

这种差异，并不只是功能层面的区别，而是平台定位与服务对象的不同。

常见问题解答

无服务器推理和传统基于服务器的部署有什么区别？

基于服务器的部署需要您配置和管理基础设施，提供更多控制权但增加了运营开销。无服务器推理（Serverless Inference）完全消除了基础设施管理，具有自动扩展和按使用量付费的定价模式。

哪些云平台提供无服务器推理选项？

AWS SageMaker、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Azure ML、DigitalOcean Gradient Platform，以及Modal、DataCrunch和Vultr等专业平台。

如何处理无服务器推理中的冷启动？

通过定期发送"ping"请求实施预热策略
对延迟不太敏感的工作负载采用异步优先的设计
对时间关键的应用使用较小或量化后的模型

结论

无服务器推理（Serverless Inference）通过消除传统障碍，简化了企业处理AI实施的方式。无论您是初创企业还是成熟企业，都可以利用这一技术快速将AI能力集成到应用中，无需管理底层基础设施，只需为实际使用付费。如需要了解更多关于DigitalOcean 无服务器推理、GPU 服务器或其他AI相关产品服务，可直接咨询DigitalOcean中国区战略合作伙伴卓普云AI Droplet。

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