DigitalOcean Gradient无服务器推理深度测评

2026-06-12阅读 0热度 0

教程人工智能

无服务器推理正成为AI用户群体中的热门话题，无论是技术开发者还是非技术背景的使用者，都因其实际价值而广泛讨论。部署自定义模型通常需要精准掌控每个环节，而无服务器方案直接省去了维护模型部署和API端点的繁琐工作。对于各类大语言模型应用场景而言，这是一种相当务实的选择。

本教程将逐步演示如何接入DigitalOcean Gradient Platform的无服务器推理API，并探讨其在生产环境与日常工作中的实际应用场景。

访问Gradient平台上的无服务器推理

接入方式有两种：通过DigitalOcean API或直接使用云控制台。下面分别介绍。

步骤1A：创建DigitalOcean API密钥

首先，你需要拥有一个DigitalOcean账号并登录。登录后，导航到选定的团队空间。我们要在此创建DigitalOcean API密钥——注意，此密钥后续用于生成模型访问Token。如果你更倾向于直接跳到“步骤2B”，完全可以跳过这一步。

在主页左侧导航栏中向下滚动，找到“API”并点击。接着点击右上角的按钮创建新密钥。

创建密钥时，为其命名并分配适当权限。你可以选择完全权限，或在自定义范围中找到“genai”项并全部勾选。确认创建后，务必保存生成的密钥值，后续步骤会用到。

注意：新注册用户建议先用qwen模型跑通API，之后再更换model ID使用其他模型。像Opus 4.6、GPT 5.2这类高级模型，新账号默认未开通权限，测试时会返回401错误。

步骤2A：使用API创建模型访问密钥

接下来创建用于Gradient无服务器推理的模型访问密钥。通过API实现非常简单：在终端中执行以下curl请求，将$DIGITALOCEAN_TOKEN替换为你刚才保存的API密钥。

curl -X POST -H 'Authorization: Bearer $DIGITALOCEAN_TOKEN' https://api.digitalocean.com/v2/gen-ai/models/api_keys

执行后返回模型访问密钥，同样保存好。后续查询模型时需要用到。

步骤2B：使用云控制台创建模型访问密钥

如果你偏好控制台操作，直接导航到Gradient平台的“Serverless Inference”选项卡。在页面右下角点击“Create model access key”按钮。

为密钥命名，并妥善保存输出的值。后续在Python中执行无服务器推理时会用到。

步骤3：用Python和无服务器推理生成文本

获得模型访问密钥后，你可以在任意联网机器上开始运行DigitalOcean无服务器推理。推荐使用Jupyter Notebook。环境搭建完成后，新建一个.ipynb文件，粘贴以下代码。注意将第5行的API密钥替换为你自己的。

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="你的模型访问密钥",
    base_url="https://inference.do-ai.run/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="llama3-8b-instruct",
    messages=[
        {
            "role": "developer",
            "content": "你是一个乐于助人的助手。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "法国的首都是什么？",
        },
    ],
    stream=True,
    max_completion_tokens=10
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

运行后应输出“法国的首都是巴黎”。你可以根据需要调整max_completion_tokens等参数，使其更适配你的提示词。第10行的model值也可以换成DigitalOcean Gradient模型库中列出的其他可用模型——该模型库会持续更新，建议经常查看。

DigitalOcean无服务器AI的用例

环境搭建完成后，可探索的用途非常广泛。借助大语言模型的全部能力，你可以构建强大的智能体应用。几个典型场景包括：

事件驱动型应用：通过特定触发条件启动大语言模型推理，在智能体场景中尤为常见。
可扩展的后端服务：当后端推理负载可能无限增长时，无服务器架构确保用户无需排队等待结果。
数据处理：批处理作业和数据清洗任务，在无服务器方案下既高效又经济，完全无需操心昂贵的服务器配置。

结语

对于希望落地大语言模型解决方案、但又不想专门招聘或学习部署服务器全套流程的团队来说，无服务器推理确实是一条捷径。借助DigitalOcean的Gradient Platform，你可以从强大的NVIDIA GPU上调用无服务器推理，比以往任何时候都更简单。值得动手尝试这个新方案。