GPU

了解 Novita AI 如何透過 LLM API 存取、Agent Sandbox、GPU Cloud 和路由策略來支援有彈性的 LLM 與代理工作流程。

GLM-5.1 現已上架 Novita AI，提供無伺服器文字模型，適用於長上下文代理及程式碼工作流程。本指南涵蓋模型 ID、定價、限制、端點及首次 API 調用。

Novita AI 協助團隊在同一個 AI 原生平台上，使用與 OpenAI 相容的 LLM API、Agent Sandbox 工作流程以及 GPU Cloud 資源來構建產品。

Baseten和Novita AI都支援LLM推理，但它們適合不同的買家需求。本指南比較部署流程、定價模式、生產控制，以及各自適用的場景

PegaFlow 外部 KV 缓存協助 vLLM 服務團隊在重啟、實例和 RDMA 節點之間保存和共享 KV 缓存。

精通 Qwen 3.5 Medium 部署：VRAM 需求、量化選項及 Novita AI 上的 GPU 設定—幾分鐘內即可開始

探索本機部署 Qwen3.5-397B-A17B 的需求，包括 VRAM 用量與開發者的設定選項。

透過我們涵蓋基礎設定的逐步指南，掌握在 Novita GPU 模板上部署 PaddleOCR-VL-1.5 的技巧。

了解 MiniMax M2.5 的 VRAM 需求，以及高效能編碼代理的最佳多 GPU 配置方案。

了解 GLM-5 VRAM 的需求，以及有效部署此進階模型的硬體選項。

探索 MiniMax M2.1 的 32GB 至 500GB VRAM 部署方案，實現最佳 AI 效能與高效本地執行。

透過預建模板、受管 GPU 與隨用隨付定價，您只需幾分鐘即可部署 GLM OCR 服務。

探索 GLM 4.7 Flash 所需的 VRAM 容量，找出能將基礎設施負擔降至最低的部署路徑。