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