深度学习框架

把 PyTorch、Transformers、JAX 这类基础运行栈一次性准备好，减少启动成本。

典型场景

下面的示例展示了这类负载的常见调用方式，可作为起步参考。

框架环境

# 安装额外依赖
RUN pip install wandb tensorboard

高质量旗舰模型

偏强推理与复杂任务，适合复杂问答、长文分析、研究总结与需要更稳输出的应用。

更重质量的大参数通用模型。

适合高质量写作、复杂分析、研究总结、长文本问答和需要更稳输出的应用。

轻量高速模型

主打低延迟、高并发与低成本，适合大规模在线调用、实时交互与批量处理。

质量和成本更均衡的通用模型。

适合日常对话、轻量内容生成、业务助手、基础问答和较高并发的 API 调用。

注册即得测试额度，一套密钥贯穿算力与全部在线模型。先开一台实例试跑，再决定规模。