GPU

了解如何选择全服务AI平台，用于开放模型部署、端点生命周期、GPU支持、扩展和运维交接。

对比综合型AI平台：如何通过API、GPU实例、端点、存储、监控和智能体工作流部署开源模型。

了解 Novita AI 如何通过 LLM API 访问、Agent Sandbox、GPU Cloud 和路由策略支持弹性 LLM 及 Agent 工作流。

GLM-5.1 现已在 Novita AI 上线，作为面向长上下文代理和编码工作流的无服务器文本模型。本指南涵盖模型ID、定价、限制、端点及首个API

Novita AI帮助团队在同一AI原生平台上构建兼容OpenAI的LLM API、Agent Sandbox工作流和GPU Cloud资源。

Baseten 和 Novita AI 都支持 LLM 推理，但适用于不同的买家需求。本指南比较了部署工作流、定价模式、生产控制以及各自适用的场景。

PegaFlow 外部 KV 缓存帮助 vLLM 服务团队在重启、实例和 RDMA 节点之间保留和共享 KV 缓存。

掌握 Qwen 3.5 Medium 部署：VRAM 需求、量化选项与 Novita AI 上的 GPU 配置——几分钟内上手

探索在本地部署 Qwen3.5-397B-A17B 的要求，包括 VRAM 需求和面向开发人员的配置选项。

通过我们的逐步指南，掌握在 Novita GPU 模板上部署 PaddleOCR-VL-1.5，涵盖基本设置步骤。

探究 MiniMax M2.5 VRAM 的实际需求，了解面向高性能编码智能体的最佳多 GPU 配置方案。

理解GLM 5 VRAM的VRAM需求，了解硬件选项，以有效部署这一先进模型。

探索MiniMax M2.1 VRAM：32GB至500GB部署选项，以实现最佳AI性能和高效的本地执行。