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目前深度学习应用广发， 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景。本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估， 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性伸缩能力、免运维和完善的监控设施。

1.1 DEMO 概述

通过上传一个猫或者狗的照片， 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗

开通服务

免费开通函数计算， 按量付费，函数计算有很大的免费额度。

免费开通文件存储服务NAS在线ai， 按量付费

1.2 解决方案

如上图所示， 当多个用户通过对外提供的 url 访问推理服务时候，每秒的请求几百上千都没有关系，函数计算平台会自动伸缩在线ai， 提供足够的执行实例来响应用户的请求， 同时函数计算提供了完善的监控设施来监控您的函数运行情况。

1.3. Serverless 方案与传统自建服务方案对比1.3.1 卓越的工程效率

自建服务函数计算 Serverless基础设施需要用户采购和管理无开发效率除了必要的业务逻辑开发,需要自己建立相同线上运行环境， 包括相关软件的安装、服务配置、安全更新等一系列问题只需要专注业务逻辑的开发, 配合 FUN 工具一键资源编排和部署学习上手成本可能使用 K8S 或弹性伸缩( ESS )，需要了解更多的产品、名词和参数的意义会编写对应的语言的函数代码即可

1.3.2 弹性伸缩免运维

自建服务函数计算 Serverless弹性高可用需要自建负载均衡 (SLB)，弹性伸缩，扩容缩容速度较 FC 慢FC系统固有毫秒级别弹性伸缩，快速实现底层扩容以应对峰值压力，免运维监控报警查询ECS 级别的 metrics提供更细粒度的函数执行情况，每次访问函数执行的 latency 和日志等， 更加完善的报警监控机制

1.3.3 更低的成本

对于明显波峰波谷或者稀疏调用具有低成本优势， 同时还保持了弹性能力，以后业务规模做大以后并没有技术切换成本，同时财务成本增长配合预付费也能保持平滑。

假设有一个在线计算服务，由于是CPU 密集型计算， 因此在这里我们将平均 CPU 利用率作为核心参考指标对成本，以一个月为周期，10台 C5 ECS 的总计算力为例，总的计算量约为 30% 场景下， 各解决方案 CPU 资源利用率使用情况示意图大致如下:

由上图预估出如下计费模型：

平均CPU利用率计算费用SLB总计函数计算组合付费>=80%738+X（246.27*3+X）无