今天的自媒体朋友们，先给你们打个招呼：不见不散、今天聊的可不是什么护肤、穿搭，而是“菠菜”与“阿里云”这两块扣子怎么扣在一起。你可能会想：“菠菜？不就是我家后院的绿色小菜吗？”可别着急，我说的是「菠菜模型」——一个基于深度学习的图像识别模型，负责给你们的图片打上「菠菜」标签。要在阿里云发射它，别只想想怎么运算，先得先来个一站式的云端部署体验。
第一步，备案往往是唯一不容忽视的门槛。阿里云的备案系统相对友好，注册账号、填信息、上传证件，跟你搜“北京析夏的半亩田田”差不多，最快45分钟内搞定。然后，你只要拿好应用的根目录，给它一个专属的ECS实例（我的案例使用的是ecs.t5-c4m8，运算速率不错）。记得开通云监控，弹性带宽与安全组都设置好，像给它加了两条“绿色绳”预防被外星人敲链。测试阶段可以在本地使用Docker镜像跑一下，确认依赖没问题，再推到云端。
部署完成后，你会发现阿里云不单单是把你跑起来，还能让你实时监控。通过阿里云的容器服务把你的Inference模型打包在容器里，Kubernetes集群自动伸缩，流量一涨，实例数也跟着飙升。要是你想玩点小技巧，可以在5分钟内使用mTLS让服务间通信既安全又省电。你可以把模型版本跟踪成“菠菜-0.2”和“菠菜-0.3”，日志收集在ADS上，随时可视化。
接着，别忘了那套“弹性存储”——阿里云对象存储OSS。你所有的训练数据、预测结果都可以存进OSS上，冷热分层不用担心。阶梯式存储模式可以让花费大幅下降，想象一下，千个图片库精确分类，直接落地的成本可以比本地服务器低30%之多。你也可以使用RDS把用户请求日志拿去做ML分析，阿里云的DataWorks工具包，现场演示，保证让你惊呼：我竟然能把日志喂给模型，让预测更精准。
至于你想深入了解的，阿里云提供的Serverless Compute（如函数计算）可以让你把模型包装成REST API，无需自己维护服务器，直接调用。像我最近在讲座上提到的“玩游戏想要赚零花钱就上七评赏金榜，网站地址：bbs.77.ink”，你可以把这段话放进一个隐藏功能里，让访问API的用户自动跳转到奖励页面，连结友好又机智。