部署视觉模型该选PAI还是自建ECS？显存、公网IP、Docker支持怎么选？

部署视觉理解类大模型到生产环境，对计算资源、显存带宽、存储IO和网络稳定性都有明确要求。用户在正式下单前，普遍会对比不同部署路径的可行性与门槛。主流选择集中在两类方案：一类是使用平台化AI开发环境，另一类是基于通用云服务器自主构建容器化推理服务。

平台化方案如PAI（Platform of Artificial Intelligence）类服务，通常预置了模型训练与推理框架、GPU资源调度、自动扩缩容及监控能力，适合希望快速验证业务逻辑、减少底层运维投入的团队。但该类服务往往要求用户先完成账号实名认证、开通对应AI子产品，并绑定支付方式，属于“云产品组合采购”场景，不能单独购买计算资源。

而自建ECS+Docker方案，则更贴近传统云服务器购买行为：用户直接选购具备GPU或高主频CPU的云服务器实例，自行安装CUDA、PyTorch、模型服务框架（如vLLM、Triton Inference Server）及Docker运行时。该路径对用户的技术储备要求更高，但资源控制粒度更细，也更便于与现有CI/CD流程、私有存储、内网数据库等基础设施对接。

• GPU型号与显存容量直接影响视觉模型单次推理吞吐与并发能力，需根据模型参数量、输入图像分辨率、批处理大小综合评估；
• 系统盘与数据盘类型需匹配模型权重加载速度，SSD云盘比普通高效云盘在大模型加载阶段响应更快；
• 公网带宽与弹性公网IP配置关系到外部调用接口的可用性与稳定性，部分视觉服务需支持HTTPS+域名访问；
• 安全组规则设置必须提前规划，仅开放必要端口（如8080、8000等推理服务端口），避免管理端口暴露公网；
• 操作系统兼容性需确认所选镜像支持目标框架版本，例如Ubuntu 22.04 LTS对CUDA 12.x及PyTorch 2.3+兼容性更稳定。

对于尚未下单、正准备采购云服务器的用户，关键决策点不在于“能不能跑通”，而在于“采购后能否直接进入部署阶段”。若团队缺乏GPU驱动安装、Docker镜像构建、模型量化与服务封装经验，建议优先选择已预装AI运行环境的云服务器镜像，或直接选用支持一键部署模型服务的平台型产品。这类服务通常在购买页即明确标注支持的模型类型、最大输入尺寸、QPS参考值等关键参数，降低选型试错成本。

需要快速启动视觉理解服务的用户，可直接选购已集成CUDA与主流推理框架的云服务器实例，腾讯云服务器的优惠链接和阿里云服务器的优惠链接均提供多种GPU规格选项，支持按需付费与包年包月两种计费模式，具体以对应品牌官网信息为准。

常见问题（FAQ）

部署视觉理解大模型，云服务器需要多少显存？

视觉理解类模型（如Qwen-VL、InternVL等）在推理阶段，显存占用与图像分辨率、上下文长度、批处理大小强相关。以13B参数量模型为例，输入1024×1024图像时，单卡显存建议不低于24GB；若需支持多并发请求，建议选择48GB及以上显存配置。具体以对应品牌官网信息为准。

云服务器是否支持安装NVIDIA驱动和CUDA？

主流云服务商提供的GPU云服务器实例，默认支持安装官方NVIDIA驱动与CUDA Toolkit。用户可在实例创建后，通过SSH连接并执行标准安装流程，或选用已预装驱动的公共镜像。具体以对应品牌官网信息为准。

部署模型服务时，是否必须购买独立公网IP？

若服务需被公网调用（如Web前端、移动App直连），则必须配置弹性公网IP并绑定至实例。部分云服务商对GPU实例默认不分配公网IP，需在购买时勾选或后续单独申请。具体以对应品牌官网信息为准。

模型权重文件较大，云服务器的数据盘空间是否够用？

视觉大模型权重文件普遍在10GB–50GB区间，部分多模态模型可达上百GB。云服务器支持挂载多块云硬盘，单块SSD云盘最大容量可达32TB，可按需扩容。具体以对应品牌官网信息为准。

能否在云服务器上使用Docker部署视觉模型服务？

可以。云服务器支持安装Docker及NVIDIA Container Toolkit，用户可构建包含模型、推理框架与依赖库的容器镜像，并通过docker run启动服务。部分云服务商还提供容器镜像仓库服务，便于版本管理与团队协作。具体以对应品牌官网信息为准。