Baseten AI模型部署与推理平台

Baseten AI模型部署与推理平台

Baseten 面向需要将模型接入线上应用的工程团队，提供自有模型部署和托管模型 API 两种使用路径。自有模型上线前需要准备代码、依赖、权重和推理接口，具体能力与使用方式应结合模型需求、平台支持和账户功能核对。

AI模型部署：使用 Truss 打包并接入推理 API

在 Baseten 部署自有 AI 模型前，开发者需要准备模型代码、依赖、权重和推理接口。Truss 可用于打包模型及其依赖，支持模型部署工作流；完成相应部署后，自有模型可作为通过 API 调用的推理服务。模型能否运行，仍取决于框架、依赖、硬件需求及平台支持情况。

• 模型打包：整理模型运行所需的代码、依赖与权重，使用 Truss 支持部署工作流。
• 服务部署：将自有模型部署为可通过 API 调用的推理服务，供业务后端接入。
• 容量管理：根据业务负载和平台可用配置，使用模型服务的自动扩缩容能力。
• 运行观测：通过运行指标和日志了解部署及模型推理的运行情况。

模型推理：GPU 工作负载与服务运行管理

Baseten 支持 GPU 推理工作负载，并提供模型服务的自动扩缩容能力。模型上线后，团队可借助运行指标和日志观察推理服务状态。实际推理延迟与吞吐量受到模型规模、硬件、输入输出长度、并发量及服务配置影响；硬件选项和扩缩容配置需以当前产品文档及账户可用功能为准。

Baseten 自有模型部署与托管模型 API 的区别

自有模型部署面向需要将自身模型上线为推理 API 的团队，通常涉及代码、依赖、权重和推理接口的工程接入工作。除这一路径外，Baseten 也提供托管模型 API，具体模型及调用方式以官方当前目录为准。两种路径并非完全相同的服务，其计费和资源使用方式可能不同，需要分别核对。

适合使用 Baseten 进行模型部署与推理的团队

• 机器学习工程师：将开发或验证阶段的自有模型上线，供业务系统通过 API 调用。
• 后端与平台团队：为 AI 应用接入模型推理服务，并通过指标和日志观察运行情况。
• 企业技术团队：希望减少模型推理基础设施运维工作，同时承担必要的模型接入与配置工作。

模型上线前需要确认的边界

使用 Baseten 进行 AI 模型部署与推理，仍需确认模型框架、依赖和硬件需求是否符合平台支持情况。评估推理服务时，应结合实际业务负载测试延迟与吞吐量，不宜将特定配置下的结果视为所有模型的表现。硬件选项、扩缩容配置、账户可用能力，以及自有模型部署和托管模型 API 的计费方式，均需分别查阅当前产品文档。