云计算

云计算是指通过互联网按需交付IT资源——例如服务器、存储、数据库、网络和软件。企业无需购买、拥有和维护实体数据中心，而是可以根据需求从云服务提供商处获取技术服务。 对于人工智能（AI） 和机器学习（ML）从业者而言，这种模式具有变革性意义。它提供了弹性扩展能力，能够处理海量数据集和复杂计算，同时避免了硬件的高昂前期成本。

云计算在人工智能开发中的重要性

云基础设施与现代人工智能之间的共生关系加速了技术创新。 训练复杂的深度学习（DL）模型 需要巨大的处理能力。云平台提供对高性能图形处理单元（GPU） Tensor （TPU）集群的即时访问， 使研究人员能够对海量训练数据进行分布式训练。

除了强大的计算能力，云服务还能优化机器学习运维（MLOps）。从数据采集、数据标注 到模型部署和监控，云端提供了一个统一的生态系统。这使团队能够专注于算法优化，而非基础设施管理。例如，Ultralytics 利用云资源简化了YOLO26等视觉模型的训练与管理。

核心服务模式

云计算通常分为三种模式，每种模式提供不同程度的控制：

• 基础设施即服务（IaaS）：提供基础的计算和存储资源。用户管理操作系统和应用程序，通常使用Docker容器等工具。示例包括Amazon EC2 Google Engine。
• 平台即服务（PaaS）：免除对底层基础设施的管理需求，使开发人员能够专注于应用程序部署。该服务在数据库管理和应用程序托管领域广受欢迎。
• 软件即服务（SaaS）：通过互联网提供完整的软件产品。 Ultralytics 正是SaaS的典范，为训练计算机视觉模型提供 无需编程的界面。

人工智能在现实世界中的应用

云计算使人工智能解决方案能够在全球范围内跨行业运行。

• 医学影像：医疗服务提供者利用云端安全存储数千兆字节的数据。 运行于云服务器的医学影像分析算法 可处理MRI或CT扫描图像，协助放射科医师检测异常。这种集中式处理机制 确保始终采用最新版本的模型进行分析。
• 智能零售：零售商利用云端联网摄像头进行物体检测，实时监控库存水平并分析顾客客流量。数据流向云端进行处理以提取洞察，最终通过仪表盘可视化呈现给门店经理。了解零售业人工智能如何优化运营。

云计算与边缘计算

区分云计算与边缘计算至关重要， 因为它们在人工智能管道中发挥着互补作用。

• 云计算：将数据处理集中于大型数据中心。它最适合处理高负荷工作负载，例如模型训练、历史大数据分析以及长期存储。
• 边缘计算：在数据生成源附近（例如物联网设备、工业机器人）处理数据。这能最大限度地减少推理延迟和带宽使用。

常见的工作流程包括在云端利用高速GPU训练一个健壮的模型（如YOLO26），然后将其导出为ONNX等格式。 ONNX 等格式，以在 边缘设备上高效运行。

示例：云就绪模型训练

以下Python 演示了如何启动YOLO26模型的训练。虽然该代码可在本地运行，但其设计旨在无缝扩展至云环境——在云端GPU 显著加速整个训练过程。

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model (recommended for speed and accuracy)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset
# Cloud GPUs drastically reduce training time for larger datasets
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

对于大型项目，采用云端训练解决方案可确保模型权重高效优化，同时避免本地工作站过热。