在高性能算力供不应求的 2025，找到一台真正能跑大模型、且价格体验两者兼顾的平台，并没有那么容易。

今年我测试了数十家 GPU 云厂商，从配置、镜像、模型兼容、计费方式到实际训练推理表现，最终脱颖而出的，是这次体验的主角——共绩算力 RTX 5090 云主机。

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⭐ 一、为什么选择共绩算力？（总结成三句话）

对开发者来说，一台好的 AI 云主机，必须同时满足三个标准：

💠 算力足够强 —— 能轻松应对训练、推理、实验全链路需求
💠 价格够友好 —— 按需计费、不浪费每一分钟算力
💠 开机即用 —— 所有工具预装好，无需再折腾环境

共绩算力把这三点都做到位了：强劲 GPU、灵活计费、让你随时上云、随时 Coding。🚀🚀🚀

1）卡型数量多且不缺货

从 RTX 4090 到 H20 / L40 / H800，再到这次体验的 RTX 5090（32G 显存），你基本能在任何时间段租到需要的卡。

我最喜欢的一点：点开就能启动，不用排队等资源。

🧩 二、测试环境准备

我们点击云主机

我们选择5090显卡

点击创建实例

我们进入到终端

✔ Step 1：确认 GPU 设备状态

nvidia-smi

RTX 5090 会显示为：

NVIDIA GeForce RTX 5090
CUDA Version: 12.8

这里我们看到了GPU，说明环境已准备完毕。

✔ Step 2：安装基础依赖

我们来安装轻量化依赖测试：

pip install transformers accelerate safetensors \
    modelscope sentencepiece --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我们这里的依赖全部采用 轻量、实测无兼容冲突 的组件。

我们下载环境：

pip install torch transformers modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
export MODEL_SCOPE_ENDPOINT=https://modelscope.cn/api/v1

⭐ 三、下载模型

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

snapshot_download("qwen/Qwen1.5-7B-Chat", "/root/qwen7b")

保存为 download.py，执行：

python3 download.py

我们静待安装

下载成功就可以直接推理。

⭐ 四、推理测试

直接输入：

cat > /root/run.py << 'EOF'
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_path = "/root/qwen7b"

def main():
    print("Loading model…")

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        model_path,
        trust_remote_code=True
    )

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_path,
        trust_remote_code=True,
        device_map="auto",
        torch_dtype=torch.float16
    ).eval()

    print("模型加载完成，开始对话！（输入 quit 退出）")

    while True:
        q = input("\n你：")
        if q.strip().lower() == "quit":
            break

        # Qwen 必须使用 ChatTemplate，否则会触发 IndexError
        messages = [
            {"role": "user", "content": q}
        ]

        text = tokenizer.apply_chat_template(
            messages,
            tokenize=False,
            add_generation_prompt=True
        )

        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

        with torch.no_grad():
            generated = model.generate(
                **inputs,
                max_new_tokens=256,
                do_sample=True,
                temperature=0.7,
                top_p=0.9
            )

        # 只取新生成的部分
        output = tokenizer.decode(
            generated[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:],
            skip_special_tokens=True
        )

        print("\n模型：", output)


if __name__ == "__main__":
    main()
EOF

运行：

python3 run.py

执行成功

⭐ 五、性能结论

  • 加载耗时： ~35 秒
  • 单轮推理： 1.1s（5090 + fp16）
  • 高负载稳定性： 连续对话 20 轮无波动
  • 显存占用： 加载后约 15.8GB，5090 完全富裕

适合场景：

  • 对话机器人
  • 文本生成
  • 小型 API 服务
  • 企业 Demo 快速构建

⭐ 六、Serverless API

安装 FastAPI依赖

pip3 install "fastapi" "uvicorn[standard]" -i [https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple](https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)

保存 api.py：我这里使用cat输出的 使用py脚本也可以

cat > server_api.py << 'EOF'
from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

app = FastAPI()

# 模型路径（你下载 Qwen 模型的目录）
model_path = "/root/qwen7b"

print("Loading tokenizer & model from:", model_path)

# 启动时只加载一次
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
).eval()

print("Model loaded, ready to serve!")

@app.get("/chat")
def chat(q: str):
    """
    调用示例：
        GET /chat?q=你好
    """
    # 文本转为模型输入
    inputs = tokenizer(q, return_tensors="pt").to(model.device)

    # 关闭梯度，只做推理
    with torch.no_grad():
        out = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=200,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            repetition_penalty=1.1,
        )

    # 解码输出
    answer = tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
    return {"msg": answer}
EOF

我们来安装一下依赖：

pip install transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装依赖成功

启动：

uvicorn server_api:app --host 0.0.0.0 --port 8080

我们查看一下ip

curl ifconfig.me

我们这里可以看到 ip地址是

:::info
39.145.28.51

:::

访问：

http://你的IP:8080/chat?q=你好

⭐ 七、实测数据

项目 启动时间 平均响应 显存占用 状态
首次加载 7 分 32 秒 0.82 秒/轮 24GB ✅ 稳定
缓存加载 1 分 43 秒 0.41 秒/轮 22GB ✅ 稳定
API 推理 0.38 秒 — 21.6GB ✅ 在线

实测平台： 共绩算力 RTX 5090 (32GB VRAM)
环境： Python 3.10 + CUDA 12.8 + Transformers 4.41.0

⭐ 八、常见问题与优化建议

问题 解决方案
显存不足 将 torch_dtype=torch.float16 改为 torch_dtype=torch.int8
网络超时 设置：export MODEL_SCOPE_ENDPOINT=https://modelscope.cn/api/v1
模型加载慢 保持实例运行，二次启动会使用缓存
无法访问 API 检查防火墙端口是否开放（默认 8000）

⭐ 九、总结

“算力不止是速度，更是自由。”

共绩算力通过 Serverless 弹性架构 + 多卡即启即用设计，
让开发者真正做到：

  • 无需本地 GPU
  • 不需要繁琐运维
  • 模型随开随用，按秒计费
  • 训练 / 推理 / 部署 一条龙搞定

从环境清理到模型启动，全程 5 分钟。
在这个 AI 快速演进的时代，
共绩算力让每个人都能轻松拥有属于自己的大模型实验室。

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🖋️ 作者：意疏

技术博主 / CSDN KOL
“写代码的人，终将被算力温柔以待。”

# serverless # 云原生
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