在大模型时代，个人开发者和中小企业面临的最大挑战之一是如何低成本、高效率地部署和运行百亿参数级模型。
AutoDL作为国内领先的GPU云算力平台，以其灵活的租用模式、开箱即用的环境配置和极具性价比的价格（低至3元/小时的4090算力），成为大模型部署的理想选择。
本文将系统拆解AutoDL的核心功能与部署流程，通过实战案例详解Ollama、DeepSeek-VL等模型的部署方法，涵盖从GPU资源抢占到公网服务暴露的全流程，帮助读者快速搭建生产级大模型推理服务。
一、AutoDL平台核心优势与架构解析
AutoDL之所以成为大模型部署的首选平台，源于其在资源调度、成本控制和用户体验上的三大核心优势。无论是个人开发者测试模型，还是企业部署中小型推理服务，都能找到适配的解决方案。
1.1 核心优势：为何选择AutoDL部署大模型？
| 优势维度 | 具体表现 | 对比传统云厂商（AWS/GCP） |
|---|---|---|
| 成本优势 | 按量付费低至3元/小时（RTX 4090），包日套餐享5折优惠，无最低消费门槛 | 同类GPU hourly cost约10-15美元，且需复杂配置 |
| 即开即用 | 预装PyTorch/CUDA环境，无需手动配置驱动和依赖，5分钟内可启动模型训练/推理 | 需手动安装GPU驱动、配置容器，平均耗时1-2小时 |
| 资源灵活性 | 支持实时抢占空闲GPU，覆盖RTX 3090/4090、A10、A100等全系列算力，按需切换 | 资源多为预留式，临时扩容困难，且机型选择有限 |
| 易用性 | 集成JupyterLab、WebSSH和自定义服务暴露功能，零命令行基础也能操作 | 依赖CLI和复杂IAM配置，学习成本高 |
| 数据安全 | 每个实例独占GPU资源，数据存储在独立容器中，删除实例后自动销毁，避免泄露 | 多用户共享物理机，存在数据隔离风险 |
1.2 平台架构：GPU资源的容器化管理
AutoDL的底层架构采用“物理机-容器实例”的二级隔离模式，确保每个用户独占GPU资源，避免性能干扰。其架构如图1所示：
1.2.1 平台核心特性说明
| 层级 | 技术实现 | 用户价值 |
|---|---|---|
| 物理层 | 多GPU型号混合部署 + NVLink | 按需选择算力，高速多卡通信 |
| 容器层 | Docker + Kubernetes 调度 | 秒级实例启动，严格资源隔离 |
| 存储层 | 独立持久化卷 (50GB~1TB) | 数据安全，实例删除后自动清理 |
| 网络层 | DNAT 端口映射 + SSH 隧道 | 安全远程访问，支持 Jupyter/VSCode |
1.2.2 资源隔离机制
此架构通过 Linux cgroups 和 namespaces 实现严格资源隔离，结合 Kubernetes 的 bin-packing 算法，GPU 利用率可达 85%+。存储层采用 ext4/btrfs 文件系统，配合定期快照防止数据丢失。
1.3 算力租用模式：按需选择最经济方案
AutoDL提供两种核心租用模式，满足不同场景需求：
| 租用类型 | 适用场景 | 计费方式 | 推荐用户 |
|---|---|---|---|
| 按量付费 | 短期测试、模型验证、临时任务（1-24小时） | 按秒计费，不足1分钟按1分钟 | 开发者、学生、研究人员 |
| 整机包日 | 长期服务部署、持续推理任务（≥1天） | 按天计费，享5-8折优惠 | 中小企业、需要稳定算力的团队 |
成本对比示例：
部署DeepSeek-7B模型，使用RTX 4090（24GB）：
按量付费：3元/小时 × 8小时/天 = 24元/天
整机包日：18元/天（节省25%）
二、AutoDL部署大模型全流程：从资源抢占到服务启动
无论是部署Ollama这样的模型管理工具，还是DeepSeek-VL等多模态模型，AutoDL的部署流程都可归纳为“资源准备-环境配置-模型部署-服务验证”四大步骤。本节以Ollama为例，详解基础部署流程。
2.1 步骤1：抢占GPU资源与实例创建
AutoDL的GPU资源较为紧张，尤其是高性价比的RTX 4090和A10，需掌握实时抢占技巧：
（1）实例创建详细步骤
登录平台：访问AutoDL官网，注册并登录控制台，进入“租用新实例”页面。
筛选资源：
地域选择：优先“华北A区”“华东A区”（资源较充足）。
GPU型号：根据模型选择（见表2）。
镜像选择：推荐“PyTorch 2.1.0 + CUDA 12.1”（预装大部分依赖）。
存储配置：系统盘默认50GB，模型较大时可扩展至100GB（额外收费）。
| 模型类型 | 推荐GPU型号 | 显存需求 | 预估成本（按量） |
|---|---|---|---|
| Ollama（7B模型） | RTX 3090/4090 | ≥16GB | 2-3元/小时 |
| DeepSeek-VL-7B | RTX 4090 | ≥24GB | 3元/小时 |
| DeepSeek-67B | A100（80GB） | ≥80GB | 15元/小时 |
创建实例：点击“立即创建”，等待实例初始化（约1-2分钟），状态变为“运行中”即表示成功。
（2）资源抢占技巧
实时刷新：在“空闲资源”页面按F5刷新，已关注“可抢”状态的实例，点击“立即租用”快速锁定。
错峰租用：避开高峰时段（19:00-23:00），选择凌晨或工作日上午抢占资源。
设置提醒：开启“资源通知”，当目标GPU可用时接收短信提醒（需在个人中心配置）。
2.2 步骤2：登录实例与环境验证
实例创建后，需通过SSH或JupyterLab登录，验证GPU环境是否正常：
（1）SSH登录（推荐命令行用户）
在实例详情页获取登录信息：
登录命令：ssh -p 32xxx root@region.autodl.com（端口和域名是动态分配的）。
临时密码：在“实例信息”栏点击“显示密码”获取。
执行登录命令，输入密码（输入时无显示，输完回车即可）：
ssh -p 32567 root@hz.autodl.com
# 输入密码后成功登录，显示如下信息
Welcome to AutoDL!
验证GPU环境：
# 查看GPU信息
nvidia-smi
# 输出应包含GPU型号、显存容量和CUDA版本，示例：
# NVIDIA GeForce RTX 4090, 24564MiB显存, CUDA Version: 12.1
（2）JupyterLab登录（推荐可视化操作）
在实例详情页点击“JupyterLab”按钮，自动跳转至Web界面（无需密码）。
新建终端（New → Terminal），执行nvidia-smi验证GPU环境，操作同SSH方式。
优势：支持文件可视化管理、代码在线编辑和一键运行，适合新手用户。
2.3 步骤3：部署Ollama与模型运行
Ollama是一款轻量级大模型管理工具，支持一键运行DeepSeek、Llama等模型，在AutoDL上部署流程如下：
（1）安装Ollama
# 执行官方安装脚本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
安装完成后，需手动启动服务（AutoDL默认不后台运行）：
# 后台启动Ollama服务
ollama serve &
# 输出如下信息表示启动成功
# time=2024-06-01T10:00:00+08:00 level=INFO msg="Listening on 127.0.0.1:11434"
（2）运行DeepSeek模型
Ollama支持通过run命令自动下载并运行模型，以DeepSeek-R1-7B为例：
# 运行DeepSeek-R1-7B模型（约14GB，下载需5-10分钟，取决于网络）
ollama run deepseek-r1:7b
模型加载完成后，进入交互界面，可直接提问：
>>> 请解释什么是大模型的张量并行
张量并行是一种分布式计算技术，主要用于解决大模型训练和推理时的内存瓶颈...
（3）验证模型运行状态
查看GPU利用率：另开一个SSH终端，执行nvidia-smi，若GPU-Util显示30%-90%，表示模型正常运行。
测试响应速度：输入简单问题（如“1+1等于几”），正常应在1-3秒内返回结果。
2.4 步骤4：公网暴露服务与远程访问
默认情况下，Ollama服务仅在实例内部可访问，需通过端口映射或SSH隧道实现公网访问。
（1）端口重定向配置
首先修改Ollama服务的监听地址，允许外部访问：
# 设置环境变量，指定服务监听所有IP和端口6006
export OLLAMA_HOST="0.0.0.0:6006"
# 重启Ollama服务（先终止后台进程）
pkill ollama
ollama serve &
# 验证服务是否监听6006端口
netstat -tuln | grep 6006
# 输出应显示：tcp 0 0 0.0.0.0:6006 0.0.0.0:* LISTEN
（2）SSH隧道打通本地访问（推荐个人使用）
在本地机器（Windows/Mac/Linux）执行以下命令，将AutoDL实例的6006端口映射到本地：
# 替换端口和域名为实例实际信息
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@hz.autodl.com -p 32567
参数说明：
-L 6006:127.0.0.1:6006：将本地6006端口映射到实例的6006端口。
-C：压缩数据传输，加快速度。
-N：不执行远程命令，仅建立隧道。
-g：允许其他设备访问本地映射端口。
映射成功后，在本地浏览器或终端访问http://localhost:6006，返回“Ollama is running”即表示成功。
（3）公网直接访问（适合团队共享）
AutoDL支持通过“自定义服务”功能暴露端口，步骤如下：
在实例详情页，点击“自定义服务”标签，填写端口号6006，点击“应用”。
系统生成公网访问地址（如http://autodl-proxy-hz-xxx:6006）。
测试访问：在本地执行curl http://autodl-proxy-hz-xxx:6006，验证服务可用性。
注意：公网地址默认无密码保护，生产环境需配合Ollama的API密钥使用：
# 启动服务时设置API密钥
OLLAMA_API_KEY="your_secret_key" ollama serve --host 0.0.0.0:6006 &
# 客户端调用时需携带密钥
curl http://autodl-proxy-hz-xxx:6006/api/chat
-H "Content-Type: application/json"
-H "Authorization: Bearer your_secret_key"
-d '{"model":"deepseek-r1:7b", "messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'
三、DeepSeek-VL多模态模型部署实战
DeepSeek-VL是支持图文理解的多模态大模型，能处理图片描述、视觉问答等任务。在AutoDL上部署需额外配置视觉依赖和交互界面，本节详解完整流程。
3.1 环境准备与模型下载
（1）安装专用依赖
# 升级pip并安装基础库
pip install --upgrade pip
pip install torch==2.1.2 torchvision transformers
# 安装DeepSeek-VL专用库
pip install git+https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL.git
# 安装图像处理库
pip install pillow opencv-python
（2）下载模型文件
从HuggingFace下载DeepSeek-VL-7B-Chat模型（约15GB）：
# 安装git-lfs支持大文件下载
apt install git-lfs -y
git lfs install
# 克隆模型仓库
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat
# 若下载缓慢，使用国内镜像
git config --global url."https://hf-mirror.com".insteadOf https://huggingface.co
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat
模型结构验证：进入deepseek-vl-7b-chat目录，确保包含以下文件：
pytorch_model-00001-of-00002.bin（模型权重1）
pytorch_model-00002-of-00002.bin（模型权重2）
config.json（模型配置）
tokenizer.model（分词器）
3.2 编写推理脚本与测试
（1）基础推理脚本（inference.py）
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from PIL import Image
import torch
# 模型路径（根据实际下载位置修改）
model_path = "./deepseek-vl-7b-chat"
# 加载模型和分词器（启用8bit量化节省显存）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
device_map="auto", # 自动分配设备（GPU优先）
torch_dtype=torch.bfloat16,
load_in_8bit=True # 8bit量化，显存需求从24GB降至12GB
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
def vl_inference(image_path, question):
"""多模态推理：输入图片和问题，返回回答"""
# 加载图片
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
# 构建输入
inputs = tokenizer(
text=question,
images=[image], # 支持多张图片输入
return_tensors="pt"
).to(model.device) # 移动到模型所在设备（GPU）
# 生成回答（控制随机性和长度）
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=256, # 最大生成长度
do_sample=True,
temperature=0.7, # 随机性（0= deterministic，1=最大随机）
top_p=0.9 # 核采样参数
)
# 解码输出并返回
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 测试：描述示例图片
if __name__ == "__main__":
# 上传一张图片到实例（如example.jpg）
result = vl_inference(
image_path="example.jpg",
question="详细描述这张图片的内容，包括物体、颜色和场景"
)
print("回答：", result)
（2）运行测试与结果验证
上传测试图片：通过JupyterLab的文件浏览器，上传一张图片（如example.jpg）到实例根目录。
执行脚本：
python inference.py
预期输出：模型将返回图片的详细描述，例如：
回答：这张图片展示了一个室内场景，中央是一张木质餐桌，上面摆放着一个红色的苹果和一本打开的书。背景中可以看到白色的墙壁和一扇窗户，窗外有绿色的植物。整体色调温暖，光线充足。
3.3 搭建Gradio交互界面（生产级服务）
为方便非技术人员使用，可通过Gradio搭建可视化Web界面：
（1）安装Gradio
pip install gradio==3.48.0 # 固定版本避免兼容性问题
（2）编写Web服务脚本（app.py）
import gradio as gr
from inference import vl_inference # 导入推理函数
# 定义Gradio交互函数
def process_input(image, question):
if not image or not question:
return "请上传图片并输入问题"
# 保存上传的图片（Gradio默认返回临时路径）
image_path = "temp_image.jpg"
image.save(image_path)
# 调用推理函数
return vl_inference(image_path, question)
# 创建Web界面
with gr.Blocks(title="DeepSeek-VL多模态助手") as demo:
gr.Markdown("# 🖼️ DeepSeek-VL 图文理解助手")
with gr.Row():
# 左侧输入区
with gr.Column(scale=1):
image_input = gr.Image(
type="pil",
label="上传图片"
)
question_input = gr.Textbox(
label="输入问题",
placeholder="例如：这张图片中有什么物体？"
)
submit_btn = gr.Button("提交")
# 右侧输出区
with gr.Column(scale=1):
output_text = gr.Textbox(label="模型回答")
# 绑定事件：点击按钮或按回车触发推理
submit_btn.click(
fn=process_input,
inputs=[image_input, question_input],
outputs=output_text
)
question_input.submit(
fn=process_input,
inputs=[image_input, question_input],
outputs=output_text
)
# 启动服务（允许公网访问）
if __name__ == "__main__":
demo.launch(
server_name="0.0.0.0", # 监听所有IP
server_port=7860, # 固定端口
share=False # 关闭临时公网链接（使用AutoDL自定义服务）
)
（3）启动服务与公网访问
运行Web服务：
python app.py
在AutoDL实例详情页的“自定义服务”中，填写端口7860并应用，获取公网访问地址（如http://autodl-proxy-hz-xxx:7860）。
访问该地址，即可看到如图2所示的交互界面（文字描述）：
图2：DeepSeek-VL Gradio界面，左侧为图片上传区和问题输入框，右侧为模型回答展示区，顶部有标题“DeepSeek-VL图文理解助手”。
测试功能：上传图片并输入问题（如“这张图片适合作为什么场景的配图？”），验证模型返回结果。
四、性能优化与资源管理技巧
在AutoDL上部署大模型时，合理的性能优化能显著提升推理速度、降低显存占用，本节介绍经过实战验证的优化策略。
4.1 显存优化：让大模型在小显存GPU上运行
（1）量化推理（核心优化手段）
通过bitsandbytes库实现4bit/8bit量化，显存需求可降低50%-75%：
# 8bit量化（推荐24GB GPU，如RTX 4090）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
device_map="auto",
load_in_8bit=True,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
# 4bit量化（适合16GB GPU，如RTX 3090）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
device_map="auto",
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, # 计算精度
bnb_4bit_quant_type="nf4" # 量化类型
)
效果对比：
DeepSeek-7B在FP16模式下需14GB显存，8bit量化后仅需8GB，4bit量化后仅需4GB。
（2）梯度检查点（适合训练，推理也可使用）
牺牲部分速度换取显存节省：
model.gradient_checkpointing_enable() # 启用梯度检查点
可节省30%显存，但推理速度降低约20%。
（3）限制最大序列长度
大模型的显存占用与输入序列长度的平方成正比，合理限制长度：
# 推理时设置max_length
outputs = model.generate(** inputs, max_new_tokens=512) # 而非默认的1024
4.2 速度优化：提升推理吞吐量
（1）使用vLLM推理引擎
vLLM通过PagedAttention技术优化KV缓存，吞吐量比原生Transformers提升5-10倍：
# 安装vLLM
pip install vllm
from vllm import LLM, SamplingParams
# 初始化vLLM（支持量化）
llm = LLM(
model="deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat",
tensor_parallel_size=1, # 单卡部署
quantization="awq", # 启用AWQ量化
gpu_memory_utilization=0.9 # 显存利用率阈值
)
# 采样参数
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.7,
max_tokens=256
)
# 批量推理（提升吞吐量的关键）
prompts = [
{
"image": "image1.jpg", "text": "描述这张图片"},
{
"image": "image2.jpg", "text": "这张图片的主题是什么"}
]
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
（2）启用TensorRT加速（仅NVIDIA GPU）
通过TensorRT-LLM优化推理引擎，延迟降低30%-50%：
# 安装TensorRT-LLM
pip install tensorrt_llm -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
from tensorrt_llm.builder import Builder, BuilderConfig
# 转换模型为TensorRT引擎（仅需执行一次）
builder = Builder()
config = BuilderConfig(
precision="float16", # 精度
tensor_parallel=1 # 单卡
)
engine = builder.build_engine(
model_path="deepseek-vl-7b-chat",
config=config
)
engine.save("./trt_engine") # 保存引擎
# 加载引擎进行推理
from tensorrt_llm.runtime import Engine
engine = Engine("./trt_engine")
# 后续推理代码参考官方文档
4.3 资源监控：实时掌握实例状态
通过AutoDL控制台或命令行工具监控GPU利用率和显存使用：
（1）控制台监控
在实例详情页的“监控”标签页，可查看：
GPU利用率（建议维持在30%-80%，过低表示资源浪费，过高可能导致卡顿）。
显存使用率（超过90%易触发OOM错误，需优化）。
网络IO（模型下载和大文件传输时需已关注）。
（2）命令行监控
# 实时监控GPU状态（每秒刷新）
watch -n 1 nvidia-smi
# 查看进程占用的GPU内存
nvidia-smi --query-compute-apps=name,mem_used --format=csv
五、高可用架构与多实例部署
对于需要持续提供服务的场景，单实例部署存在单点故障风险，本节介绍基于AutoDL的高可用方案。
5.1 多实例负载均衡架构
通过“多实例部署+网关层负载均衡”实现高可用，架构如图3所示：
![图片[1] - 【DeepSeek实战】6、AutoDL大模型部署全攻略：从0到1搭建高性能推理服务（含DeepSeek/VL/Ollama实战） - 宋马](https://pic.songma.com/blogimg/20250705/14c53c0bab2f4d5ea09dadd00a46ee2d.png)
图3：AutoDL多实例高可用架构
（1）实现步骤
部署3个相同配置的AutoDL实例，均运行DeepSeek-VL服务（端口7860）。
在公网服务器（如阿里云ECS）部署Higress网关，配置负载均衡规则：
# 简化配置示例
apiVersion: networking.higress.io/v1
kind: Gateway
metadata:
name: deepseek-gateway
spec:
listeners:
- port: 80
protocol: HTTP
routes:
- match:
hosts: ["deepseek.example.com"]
backend:
serviceName: deepseek-service
servicePort: 80
---
apiVersion: networking.higress.io/v1
kind: Service
metadata:
name: deepseek-service
spec:
ports:
- port: 80
targetPort: 7860
selector:
app: deepseek
type: ClusterIP
将3个AutoDL实例的公网地址作为后端服务添加到负载均衡池。
配置健康检查：网关定期访问/health接口，自动剔除故障实例。
（2）共享模型存储
通过NAS（网络附加存储）实现模型文件共享，避免重复下载：
在AutoDL实例中挂载NAS：
mount -t nfs nas-server-ip:/path/to/models /models
所有实例从/models目录加载模型，确保版本一致性。
5.2 自动扩缩容配置
结合AutoDL的按量付费模式，可根据流量自动调整实例数量：
监控网关QPS，当QPS超过阈值（如100）时，自动创建新实例。
当QPS低于阈值（如10）时，销毁多余实例，降低成本。
实现工具：可通过Python脚本调用AutoDL的API实现自动扩缩容：
import requests
# AutoDL API配置
API_KEY = "your_autodl_api_key"
BASE_URL = "https://www.autodl.com/api/v1"
def create_instance(gpu_type="RTX 4090"):
"""创建新实例"""
response = requests.post(
f"{
BASE_URL}/instance/create",
headers={
"Authorization": f"Bearer {
API_KEY}"},
json={
"gpu_type": gpu_type,
"image": "PyTorch 2.1.0",
"storage": 50
}
)
return response.json()
def delete_instance(instance_id):
"""销毁实例"""
requests.post(
f"{
BASE_URL}/instance/delete",
headers={
"Authorization": f"Bearer {
API_KEY}"},
json={
"instance_id": instance_id}
)
六、常见问题与解决方案
在AutoDL部署大模型过程中，可能遇到各种问题，本节整理了高频问题及解决方法。
6.1 资源与环境问题
（1）GPU资源抢占失败
原因：目标GPU型号资源紧张。
解决方案：
尝试其他地域或型号（如RTX 3090替代4090）。
开启“自动抢占”功能（在实例创建页勾选），当资源释放时自动租用。
（2）模型下载缓慢或中断
解决方案：
使用国内镜像（如HuggingFace镜像https://hf-mirror.com）。
用wget或aria2c断点续传：
aria2c -c https://hf-mirror.com/deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00002.bin
（3）CUDA版本不匹配
现象：运行模型时出现CUDA error: invalid device function。
解决方案：
选择预装对应CUDA版本的镜像（如模型要求CUDA 12.1，则选择含该版本的镜像）。
手动安装匹配的PyTorch版本：
pip install torch==2.1.0+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch_stable.html
6.2 服务与网络问题
（1）公网访问超时
原因：端口未正确暴露或防火墙拦截。
解决方案：
检查实例是否运行，端口是否正确配置（netstat -tuln）。
在AutoDL的“自定义服务”页确认端口已添加，且状态为“运行中”。
（2）显存溢出（OOM）
现象：RuntimeError: CUDA out of memory。
解决方案：
启用量化（4bit/8bit）。
降低max_new_tokens（如从1024改为512）。
更换显存更大的GPU（如从RTX 3090升级到4090）。
（3）Gradio界面无法访问
解决方案：
检查服务是否绑定0.0.0.0（而非默认的127.0.0.1）。
确认端口未被占用：
lsof -i:7860 # 查看占用进程
kill -9 <PID> # 终止占用进程
七、总结：AutoDL大模型部署的最佳实践
AutoDL为大模型部署提供了一条低成本、高效率的路径，无论是个人开发者验证模型，还是企业搭建中小型推理服务，都能通过本文介绍的方法快速落地。核心要点总结如下：
资源选择：根据模型大小选择GPU（7B模型用RTX 4090，67B模型用A100），优先按量付费测试，长期使用选择包日套餐。
部署流程：遵循“资源抢占-环境验证-模型部署-公网暴露”四步流程，Ollama适合快速启动，DeepSeek-VL需额外配置视觉依赖。
性能优化：量化推理是显存优化的核心，vLLM和TensorRT可显著提升推理速度，监控GPU利用率避免资源浪费。
高可用方案：通过多实例+负载均衡实现高可用，结合NAS共享模型文件，降低维护成本。
随着大模型技术的不断发展，AutoDL等云算力平台将持续优化资源调度和用户体验，成为连接开发者与大模型能力的关键纽带。掌握本文介绍的部署方法，将帮助你在AI时代快速验证想法、落地应用，无需为硬件投入高昂成本。
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