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阿里云上跑 AI 推理，选服务器和 GPU 的核心是「看模型规模、看吞吐延迟、看预算」，建议如下：【按模型规模选】1. 小模型（7B~14B，如 Qwen-7B/14B 级别的 LLM 或常见 CV 模型）：单卡 T4/V100 或 g6 系列即可，ecs.g6e.xlarge（4核16G+1张T4）起步，成本最低；2. 中等模型（70B 级别 LLM）：需要 A10/A100，可选 ecs.gn7i 系列（A10）或 gn7 系列（A100），2~4 卡做张量并行；3. 超大模型/多模态：用 PAI-EAS 弹性推理或百炼（DashScope）托管，免运维，按 token 计费比自建更划算。【按场景选】- 在线高并发低延迟（API 服务）：优先 A10 或 L20，显存够、推理框架成熟（vLLM/TGI），配合弹性伸缩；- 离线批量推理（数据跑批）：可用 T4/L4 低成本卡，吞吐优先，可用抢占式实例降本；- 移动端/轻量：使用百炼的模型即服务，无需自建 GPU。【关键建议】1. 优先用阿里云 PAI-EAS 或百炼托管，避免自建 GPU 运维成本；2. 自建时注意 GPU 驱动与 CUDA 版本匹配，装好推理框架（vLLM、TGI、TensorRT-LLM）；3. 关注显存：LLM 推理显存需求约为「参数量×2~4 字节+KV Cache」，7B 模型约 16G 显存起步；4. 预算有限选 g6e/g7 系列，性能要求高选 gn7i/gn8 系列。总结：小模型用 T4/A10 自建或直接用百炼；中大模型用 PAI-EAS 托管 + A100/H 系列，省心又弹性。
