作者：百潼
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01 前言：AI 浪潮下的模型诉求
在当今这个全民 AI 的时代，快速入门 AI，赶上时代的浪潮，成为了大家当下最热切的追求和期盼。
于是，模型作为 AI 场景的载体，随着 AI 技术的不断发展，在持续的，如雨后春笋般出现在大家的视野中，可谓是种类繁杂，功能齐全，从不同方面满足大家对 AI 的需求。例如在 AI 聊天场景，就有很多大语言模型（LLM）可供选择；在文本转语音的场景，又有很多不同种类的 TTS 模型。AI 场景多变，人们也在不断探索以模型为载体的更多 AI 的可能。
ModelScope 作为国内 Top 的 AI 模型平台，收录承载了大量的模型，人们可以在 ModelScope 按需选择模型。此时，将模型快速调试应用，发布上线并运维，也成为了很多公司必不可少的探索方向。
02 痛点分析：传统模型集成方案已成 AI 革新拦路虎
ModelScope 给 AI 开发者在模型层面上提供了非常大的便利，然而，真正将模型用起来，让模型具备企业级的生产能力，又是所有企业用户不得不面临的问题。对于很多开发者来说，有着不小的使用门槛。且模型迭代速度太快，如何能实时紧跟模型的热度是很多开发者亟待解决的问题。
试想一下：一个中小型公司希望在自己的平台集成 LLM 模型，却要面对 GPU 资源配置、工程化调试、镜像构建等一系列繁琐步骤，整个过程耗时 1 ～ 2 周！这对于急需快速响应市场的团队来说，简直是“致命伤”。更别提公司的非开发者，如果想要体验模型效果，却因为技术门槛望而却步，错失了宝贵的业务创新机会。
- 高使用门槛阻滞快速接入：让模型具备基础工程能力并对外提供服务，需要经历一系列繁琐步骤：获取合适的 GPU 资源、投入大量时间进行开发调试、配置运行镜像、与现有业务系统适配。对于新入职的 AI 工程师而言，这些工作需与公司业务学习并行展开，而较高的技术门槛必然拉长前期准备周期，整个过程可能需要 1 ～ 2 周的时间周期。在紧凑的项目排期压力下，难以实现模型的迅速接入与上线。
- 运维复杂性威胁服务稳定性：模型上线后，突增的流量往往会暴露系统瓶颈。扩容过程链路冗长——需重新配置 GPU 资源、调整运行环境、部署新镜像——耗时巨大，难以应对流量洪峰，最终导致服务宕机。流量消退后，为控制高昂的 GPU 成本又不得不释放资源。如此循环往复，每次流量高峰都重复相同的扩容困境。
- 迭代效率低下难跟技术潮流：鉴于模型迭代速度加快，AI 工程师若欲及时升级至新版本模型，不仅需部署新模型，还需处理旧模型的流量平滑过渡，同时承受现有架构的沉重负担。这种低效的迭代机制，使团队难以实时跟进业界最新的模型方案。
究其根本，可以将以上的三个痛点问题提炼为当前 AI 工程师普遍遇到的技术瓶颈：部署门槛高、环境配置复杂、企业化运维难！
03 对新模型集成方案的期望
行业期待的模型集成方案应该具备：
- 零代码部署：告别繁琐的推理代码编写、Dockerfile 配置，只需简单填写配置，模型即刻上线。
- 一键扩缩容：借鉴 Serverless 理念，实现 GPU 资源的弹性伸缩，应对流量波动。
- 全流程覆盖：从开发调试到生产运维，一站式解决，让企业不仅“用得起”，更要“用得好”。
- 快速迭代能力：新模型上线无需重构架构，平滑过渡，紧跟技术潮流。
04 模型集成新范式——FunModel
面对以上 AI 开发中遇到的痛点以及开发者们对模型的持续探索和期待，阿里云 FunModel 带来了模型集成的新范式。FunModel 是阿里云云原生的模型服务平台，以阿里云函数计算 FC 为底座，依托天然的 Serverless + GPU 的基本能力，同时在业务层面无缝对接 ModelScope 官方模型平台，实现 0 代码一键部署，并能快速扩缩容。为企业极大程度上减少了部署和运维模型的时间和人力成本，让企业专注于 AI 业务的开发，也让模型企业化触手可及。
双渠道部署，灵活自由
阿里云 FunModel 提供了两种部署渠道，兼容多种类模型，给用户提供了部署模型的自由度。
1. 无缝对接 ModelScope：阿里云 FunModel 承载了 ModelScope 上大量的热门模型，能根据用户需求和热门模型趋势快速上架和迭代新的模型，满足用户需求。同时，也可以输入 ModelScope 上的模型 ID，即可立即部署。在 FunModel 上，还能快速体验 ModelScope 模型效果和了解模型详情，拥有从体验到部署的完整流程，为用户最大程度上带来便捷。
2. 自定义部署：阿里云 FunModel 不仅为用户提供模型集成能力，更为有模型开发需求的用户提供了专业的自定义模型部署能力。用户可以上传自己训练好的工程镜像到 FunModel 平台，指定模型来源或存储路径，填写对应启动参数，就能部署模型到线上，具备企业级服务能力。
5 分钟极速上线
阿里云 FunModel 极大程度上简化了模型的部署流程，用户不再需要担心“推理代码不会写”，“部署镜像太慢”，“启动参数填写错误”，“GPU 规格选不对”等问题。FunModel 平台已经提前包装了启动模型需要的所有参数和环境，只需填写模型名称，5 分钟即可完成企业级服务上线，效率提升数十倍。传统集成方案需要耗时数周，在 FunModel 这里压缩到了一杯咖啡的时间。
Serverless + GPU 帮助实现扩缩容
依托阿里云函数计算，FunModel 实现 Serverless+GPU 新范式，提供：
- 定时伸缩 / CRON 表达式伸缩：根据业务规律预设扩缩容时间。
- 水位伸缩：基于 CPU/GPU 使用率自动调整资源。
两种种策略灵活组合，精准匹配业务流量，极大程度上提高 GPU 利用率，从而节约昂贵的 GPU 费用成本。
05 实战指南：快速部署 ModelScope 模型
环境准备与权限配置
在使用 FunModel 平台前，需要完成必要的云资源准备工作：
1. 阿里云账号准备
确保拥有有效的阿里云账号，并完成实名认证。
2. FunModel 控制台访问访问 FunModel 控制台[1]，这是阿里云 Serverless AI 模型服务的统一入口。
3. RAM 角色授权根据控制台指引完成 RAM（Resource Access Management）角色授权配置。这个步骤至关重要，它确保 DevPod 能够访问必要的云资源。
重要提示：如果您当前使用的是旧版控制台界面，请务必点击右上角的“新版控制台”按钮切换至最新界面，以确保功能完整性。
三步极速部署
步骤一：登录 FunModel 控制台，进入【模型市场】。
步骤二：在左侧页签可以选择不同的模型分类，选择模型卡片，可以在右边查看模型详情，并快速体验模型效果。
步骤三：点击“立即部署”，填写模型名称（建议包含业务含义，如“ocr-v1”），确认资源配置（系统会根据模型类型智能推荐），点击确认。
等待几分钟即可完成部署。
如果有更多需求，可以在【更多配置】中自定义配置阿里云存储 Nas，模型执行的超时时间等参数。
高级玩法
模型在线调试：部署完成后，切换到“在线调试”页签，填写对应的 API-Key（如果有），点击发送请求，即可在页面右侧看到模型返回结果，同时支持修改请求参数，并保存到模型概览页的 OpenAPISchema 中。
API 文档导出：一键生成 JSON/YAML 格式的 OpenAPI 文档。支持单独修改 Schema 并保存，让接口定义更精准。
输入模型 ID 部署模型
自定义模型部署功能允许用户部署自己的模型或使用预训练模型，支持多种部署方式以满足不同的业务需求。 更多有关使用 vLLM、SGLang 和自定义镜像等方式部署模型的详情见自定义部署模型[2]。
选择【自定义开发】页签，【模型来源】选择【ModelScope 模型 ID】，填入模型 ID，以 iic/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base 为例，点击立即部署。
总结
FunModel 依托 Serverless + GPU，天然提供了简单，轻量，0 门槛的模型集成方案，给个人开发者良好的玩转模型的体验，也让企业级开发者快速高效的部署、运维和迭代模型。
在阿里云 FunModel 平台，开发者可以做到：
- 模型的快速部署上线：从原来的以周为单位的模型接入周期降低到 5 分钟，0 开发，无排期。
- 一键扩缩容，让运维不再是负担：多种扩缩容策略高度适配业务流量，实现“无痛运维”。
在 AI 的时代浪潮下，模型作为 AI 的载体必然会不断迭代，开发者对模型部署的需求也会日益增多，FunModel 作为模型集成和部署的新范式，也会朝着“让人人成为开发者”的目标演进下去。
更多内容请参考：
FunModel快速入门
http://fun-model-docs.devsapp.net/getting-started/
FunModel 自定义部署
http://fun-model-docs.devsapp.net/user-guide/custom-model-deployment/
modelscope魔搭平台
相关链接：
[1] FunModel 控制台
https://functionai.console.aliyun.com/cn-hangzhou/fun-model/model-market
[2] 自定义部署模型
http://fun-model-docs.devsapp.net/user-guide/custom-model-deployment/
