CCLOUD博客结论先行：模型部署和推理所需的云服务器规模取决于模型复杂度、并发请求量和延迟要求，通常从2核4GB的小型实例到多GPU节点均可覆盖。
1. 模型复杂度决定基础配置
- 小型模型（如BERT-base、轻量级CNN）：建议2核4GB~4核8GB内存，适用于低延迟场景（如API服务）。
- 大型模型（如GPT-3、大视觉模型）：需GPUX_X（如NVIDIA T4/A100），显存需16GB以上，CPU建议8核+32GB内存。
2. 并发量影响横向扩展
- 低并发（<100 QPS）：单实例即可，如AWS g4dn.xlarge（4核16GB+1颗T4）。
- 高并发（>1000 QPS）：需负载均衡+自动扩缩容，例如Kubernetes集群或AWS SageMaker多节点部署。
3. 延迟与成本平衡
- 实时推理（<100ms）：优先选GPU实例，如Google Cloud A2系列（A100X_X）。
- 批处理任务：可降配为CPU实例（如c5.2xlarge），成本降低50%~70%。
4. 推荐配置参考
| 场景 | 配置示例（AWS） | 适用模型 |
|---|---|---|
| 实验性部署 | t3.medium（2核4GB） | MobileNet、TinyBERT |
| 生产级推理 | g5.2xlarge（8核32GB+1颗A10G） | ResNet50、LLaMA-7B |
| 高吞吐量 | p4d.24xlarge（96核+8颗A100） | GPT-4、大视觉模型 |
关键建议：通过压力测试验证实际需求，云服务商如AWS/Azure均提供按需付费选项，可先小规模测试再扩展。