下一個AI爆款應用，或許就從您點擊"立即部署"的那一刻開始！

一、前言：AI 浪潮下的模型訴求

在當今這個全民 AI 的時代，快速入門 AI，趕上時代的浪潮，成為了大家當下最熱切的追求和期盼。於是，模型作為 AI 場景的載體，隨着 AI 技術的不斷髮展，在持續的，如雨後春筍般出現在大家的視野中，可謂是種類繁雜，功能齊全，從不同方面滿足大家對 AI 的需求。例如在 AI 聊天場景，就有很多大語言模型（LLM）可供選擇；在文本轉語音的場景，又有很多不同種類的 TTS 模型。AI 場景多變，人們也在不斷探索以模型為載體的更多 AI 的可能。ModelScope 作為國內 Top 的 AI 模型平台，收錄承載了大量的模型，人們可以在 ModelScope 按需選擇模型。此時，將模型快速調試應用，發佈上線並運維，也成為了很多公司必不可少的探索方向。

二、痛點分析：傳統模型集成方案已成 AI 革新攔路虎

ModelScope 給 AI 開發者在模型層面上提供了非常大的便利，然而，真正將模型用起來，讓模型具備企業級的生產能力，又是所有企業用户不得不面臨的問題。對於很多開發者來説，有着不小的使用門檻。且模型迭代速度太快，如何能實時緊跟模型的熱度是很多開發者亟待解決的問題。

試想一下：一箇中小型公司希望在自己的平台集成LLM模型，卻要面對GPU資源配置、工程化調試、鏡像構建等一系列繁瑣步驟，整個過程耗時 1 ～ 2 周！這對於急需快速響應市場的團隊來説，簡直是"致命傷"。更別提公司的非開發者，如果想要體驗模型效果，卻因為技術門檻望而卻步，錯失了寶貴的業務創新機會。

• 高使用門檻阻滯快速接入：讓模型具備基礎工程能力並對外提供服務，需要經歷一系列繁瑣步驟：獲取合適的GPU資源、投入大量時間進行開發調試、配置運行鏡像、與現有業務系統適配。對於新入職的 AI 工程師而言，這些工作需與公司業務學習並行展開，而較高的技術門檻必然拉長前期準備週期，整個過程可能需要 1 ～ 2 周的時間週期。在緊湊的項目排期壓力下，難以實現模型的迅速接入與上線。
• 運維複雜性威脅服務穩定性：模型上線後，突增的流量往往會暴露系統瓶頸。擴容過程鏈路冗長——需重新配置GPU資源、調整運行環境、部署新鏡像——耗時巨大，難以應對流量洪峯，最終導致服務宕機。流量消退後，為控制高昂的GPU成本又不得不釋放資源。如此循環往復，每次流量高峯都重複相同的擴容困境。
• 迭代效率低下難跟技術潮流：鑑於模型迭代速度加快，AI工程師若欲及時升級至新版本模型，不僅需部署新模型，還需處理舊模型的流量平滑過渡，同時承受現有架構的沉重負擔。這種低效的迭代機制，使團隊難以實時跟進業界最新的模型方案。

究其根本，可以將以上的三個痛點問題提煉為當前 AI 工程師普遍遇到的技術瓶頸：部署門檻高、環境配置複雜、企業化運維難！

三、對新模型集成方案的期望

行業期待的模型集成方案應該具備：

• 零代碼部署：告別繁瑣的推理代碼編寫、Dockerfile配置，只需簡單填寫配置，模型即刻上線
• 一鍵擴縮容：借鑑Serverless理念，實現GPU資源的彈性伸縮，應對流量波動
• 全流程覆蓋：從開發調試到生產運維，一站式解決，讓企業不僅"用得起"，更要"用得好"
• 快速迭代能力：新模型上線無需重構架構，平滑過渡，緊跟技術潮流

四、模型集成新範式 —— FunModel

面對以上 AI 開發中遇到的痛點以及開發者們對模型的持續探索和期待，阿里雲 FunModel 帶來了模型集成的新範式。FunModel 是阿里云云原生的模型服務平台，以阿里雲函數計算 FC 為底座，依託天然的 Serverless + GPU 的基本能力，同時在業務層面​無縫對接 ModelScope 官方模型平台​，​實現 0 代碼一鍵部署​，並能​快速擴縮容​。為企業極大程度上減少了部署和運維模型的時間和人力成本，讓企業專注於 AI 業務的開發，也讓模型企業化觸手可及。

雙渠道部署，靈活自由

阿里雲 FunModel 提供了兩種部署渠道，兼容多種類模型，給用户提供了部署模型的自由度

1. 無縫對接 ModelScope：阿里雲 FunModel 承載了 ModelScope 上大量的熱門模型，能根據用户需求和熱門模型趨勢快速上架和迭代新的模型，滿足用户需求。同時，也可以輸入 ModelScope 上的模型 ID，即可立即部署。在 FunModel 上，還能快速體驗 ModelScope 模型效果和了解模型詳情，擁有從體驗到部署的完整流程，為用户最大程度上帶來便捷。
2. 自定義部署：阿里雲 FunModel 不僅為用户提供模型集成能力，更為有模型開發需求的用户提供了專業的自定義模型部署能力。用户可以上傳自己訓練好的工程鏡像到 FunModel 平台，指定模型來源或存儲路徑，填寫對應啓動參數，就能部署模型到線上，具備企業級服務能力。

5分鐘極速上線

阿里雲 FunModel 極大程度上簡化了模型的部署流程，用户不再需要擔心“推理代碼不會寫”，“部署鏡像太慢”，“啓動參數填寫錯誤”，“GPU 規格選不對”等問題。FunModel 平台已經提前包裝了啓動模型需要的所有參數和環境，只需填寫模型名稱，5分鐘即可完成企業級服務上線，效率提升數十倍。傳統集成方案需要耗時數週，在FunModel這裏壓縮到了一杯咖啡的時間。

Serverless + GPU 幫助實現擴縮容

依託阿里雲函數計算，FunModel 實現 Serverless+GPU 新範式，提供：

• 定時伸縮 / CRON表達式伸縮：根據業務規律預設擴縮容時間
• 水位伸縮：基於CPU/GPU使用率自動調整資源

兩種種策略靈活組合，精準匹配業務流量，極大程度上提高 GPU 利用率，從而節約昂貴的 GPU 費用成本。

五、實戰指南：快速部署 ModelScope 模型

環境準備與權限配置

在使用 FunModel 平台前，需要完成必要的雲資源準備工作：

1. 阿里雲賬號準備
   確保擁有有效的阿里雲賬號，並完成實名認證。
2. FunModel 控制枱訪問
   訪問 FunModel 控制枱，這是阿里雲 Serverless AI 模型服務的統一入口。
3. RAM 角色授權
   根據控制枱指引完成 RAM（Resource Access Management）角色授權配置。這個步驟至關重要，它確保 DevPod 能夠訪問必要的雲資源。

重要提示：如果您當前使用的是舊版控制枱界面，請務必點擊右上角的“新版控制枱”按鈕切換至最新界面，以確保功能完整性。

三步極速部署

步驟一：登錄 FunModel 控制枱，進入【模型市場】

步驟二：在左側頁籤可以選擇不同的模型分類，選擇模型卡片，可以在右邊查看模型詳情，並快速體驗模型效果

步驟三：點擊"立即部署"，填寫模型名稱（建議包含業務含義，如"ocr-v1"），確認資源配置（系統會根據模型類型智能推薦），點擊確認

等待幾分鐘即可完成部署

如果有更多需求，可以在【更多配置】中自定義配置阿里雲存儲 Nas，模型執行的超時時間等參數

高級玩法

• 模型在線調試：部署完成後，切換到"在線調試"頁籤，填寫對應的 API-Key（如果有），點擊發送請求，即可在頁面右側看到模型返回結果，同時支持修改請求參數，並保存到模型概覽頁的 OpenAPISchema 中
• API文檔導出：一鍵生成 JSON/YAML 格式的 OpenAPI 文檔。支持單獨修改 Schema 並保存，讓接口定義更精準。

輸入模型 ID 部署模型

自定義模型部署功能允許用户部署自己的模型或使用預訓練模型，支持多種部署方式以滿足不同的業務需求。 更多有關使用 vLLM、SGLang 和自定義鏡像等方式部署模型的詳情見自定義部署模型

選擇【自定義開發】頁籤，【模型來源】選擇【ModelScope 模型 ID】，填入模型 ID，以 iic/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base 為例，點擊立即部署

六、總結

FunModel 依託 Serverless + GPU，天然提供了簡單，輕量，0 門檻的模型集成方案，給個人開發者良好的玩轉模型的體驗，也讓企業級開發者快速高效的部署、運維和迭代模型。

在阿里雲 FunModel 平台，開發者可以做到：

• 模型的快速部署上線：從原來的以周為單位的模型接入週期降低到 5 分鐘，0 開發，無排期
• 一鍵擴縮容，讓運維不再是負擔：多種擴縮容策略高度適配業務流量，實現“無痛運維”

在 AI 的時代浪潮下，模型作為 AI 的載體必然會不斷迭代，開發者對模型部署的需求也會日益增多，FunModel 作為模型集成和部署的新範式，也會朝着“讓人人成為開發者”的目標演進下去。

七、更多內容請參考

1. FunModel快速入門
2. FunModel 自定義部署
3. modelscope魔搭平台