如果你正在考虑用腾讯云GPU服务器部署TensorFlow推理服务，核心问题从来不是“能不能”，而是“怎么部署最稳、延迟最低、成本最优”。 市面上很多教程只讲“从0到1”的跑通流程，却忽略了生产环境下的稳定性、吞吐能力和资源利用率。而真实业务场景中，用户关心的是：服务能不能扛住高并发？模型响应是否低于100ms？GPU显存会不会爆？长时间运行会不会掉卡？ 选对实例类型是第一步，别让算力浪费在等待上

最近不少开发者和企业都在关注如何在阿里云上稳定运行通义千问系列的大模型，尤其是刚发布的 Qwen3-235B 和 QwQ-32B 这类高参数量的推理模型。很多人卡在第一步：到底该选哪种ECS实例？显存不够会OOM，配置过高又浪费预算。 我们结合阿里云官方文档、PAI平台部署指南以及实际可验证的硬件需求，梳理出一份真实、可执行的选型建议，帮你避开“买贵了”或“跑不动”的坑。 不同通义千问模型的硬件门