DigitalOcean 应用托管更新：应用端到端运行时性能大幅改进

已于 2024-05-08 14:16:46 修改
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分类专栏： 产品 文章标签： 云计算 容器 服务器
于 2024-05-07 17:05:54 首次发布
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DigitalOcean 希望可以为企业提供所需的工具和基础设施，以帮助企业客户加速云端的开发，实现业务的指数级增长。为此 DigitalOcean 在 2020 年就推出了App Platform。

App Platform（应用托管） 是一个完全托管的 PaaS 解决方案，非常适合小规模应用开发和部署，或是专注于 Web 应用开发且不熟悉底层部署的开发者。开发者使用 App Platform 时，只需关联 Github 仓库或提前构建的容器镜像，App Platform 将承担管理基础设施、应用程序运行时和依赖项的所有繁重工作，让开发者无需设置底层基础设施，降低了开发的复杂性。App Platform 支持许多流行的语言和框架，如Node.js、Python、Django、Go、PHP、Laravel、React、Ruby、Ruby on Rails、Gatsby、Hugo、静态网站和Docker。

近期，为了提高 App Platform 的效率，我们已经将所有应用程序迁移到了一个新升级的基础设施上，这包括对运行时性能的大幅改进。接下来，将介绍我们如何实现 gVisor（沙箱运行时环境） 的最新版本，并分享我们的性能测试结果。

gVisor 的增强

App Platform 是 DigitalOcean 的 PaaS 平台。App Platform 的核心目标之一是用户无需担心底层基础设施，并保证基础设施始终处于最新状态。这就是我们的工作！ App Platform 协同工作的多个构建块，可以为用户提供了简单部署的体验。其中一个构建模块就是 Google 的 gVisor 容器运行时，它有助于我们安全、密集地将应用程序打包在同一主机上。

然而，gVisor 增加的安

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DigitalOcean 一键模型部署，新增支持百度开源大模型ERNIE 4.5 21B
07-24 1200
使用过DigitalOcean GPU Droplet 服务器的用户应该对我们的一键模型部署功能不陌生。DigitalOcean 的功能是 DO 为开发者和企业提供的一种便捷方式，用于快速部署和运行预训练的生成式 AI 模型，尤其是大型语言模型 (LLM)。这项功能是 DigitalOcean 与 Hugging Face 合作的成果，旨在简化 AI 模型的部署流程，让用户无需复杂的配置即可开始构建 AI 应用。功能支持多种开源大语言模型，包括LLama、DeepSeek等。
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DigitalOcean 云平台上线 AMD MI325X GPU Droplet 服务器
07-21 1123
DigitalOcean 始终致力于为开发者和数字原生企业提供最强大、最易用的工具，以推动 AI 创新。继上个月推出 AMD Instinct™ MI300X GPU Droplets 云服务器后，我们激动地宣布下一代 AI 加速器——AMD Instinct™ MI325X 现已上线 DigitalOcean 云平台！
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出海 AI 部署，选 RunPod 还是 DigitalOcean？GPU 云服务平台深度对比
07-21 1336
按照 GPU 型号丰富程度来看，DigitalOcean 在目前所有云平台中处于第一梯队，甚至不逊于 AWS、谷歌云服务等老牌厂商。对于追求极致GPU型号自由度、对架构精细调优的AI团队或个人，RunPod提供更多消费级选择。但若你更侧重主流高性能GPU、关注长期稳定性和GPU服务器性价比，DigitalOcean无疑是更稳健的选择。
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如何开发一个用AI一键生成行程+查航班+订住宿的旅行App？（附开源代码）
07-16 1374
如果一切都在变得智能化，那为什么旅行不能变得更智能呢？正是带着这种想法，我开始了（下图为产品页面）的开发。旅行不仅仅是预订机票和去美丽的地方，你还需要查找签证信息、制定行程、研究文化、寻找住宿地点，以及做更多的事情。Nomado 解决了所有这些问题，而这些功能中的每一个都得到了​ DigitalOcean 的 GradientAI 平台的支持 ​。在这篇文章中，我们将看到如何构建 AI 驱动的应用程序来自动化无聊的部分。在深入了解“如何”之前，让我们先了解 GradientAI 平台及其功能。
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AI 训练/推理提速：海外裸金属 GPU 云平台选型指南
07-11 2308
需要访问底层 NVLink、MPS、GPU 转发等能力的团队。
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DigitalOcean GradientAI：从基础设施到应用，打造全栈式AI开发解决方案
07-11 1112
DigitalOcean 始终专注于提供简单、强大的基础设施，帮助数字原生企业构建和扩展其应用程序。在过去的一年里，我们将这一承诺延伸到人工智能领域，投资于计算、工具和工作流程，使开发者能够更轻松地从头开始构建人工智能应用。DigitalOcean 相信，要真正释放人工智能的价值，开发者需要的不仅仅是基础设施，他们需要一个贯穿整个开发生命周期的集成体验。因此，我们将 GPU 基础设施、AI Agent开发和预构建的人工智能应用程序整合到一个统一的平台中。
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AI 推理 GPU 终极指南：RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40s 与 A100 如何选？
07-07 2330
在过去两年里，我们见证了人工智能模型规模的爆炸式增长。这不仅仅是技术突破，更意味着 AI 推理已从实验室里的“研究场景”大步迈入了“业务落地”的广阔天地。从智能客服机器人到文生图应用，再到复杂的视频理解，几乎所有令人惊叹的新产品背后，都离不开强大的 GPU 推理算力作为支撑。对于许多正在加速产品落地的团队而言，选择一张既高效又兼具成本效益的推理显卡，无疑是决定产品上线周期和服务稳定性的关键一步。 然而，面对市场上琳琅满目的 GPU 型号，从大家熟悉的消费级卡（如 RTX 4090）到专为数据中心设计的专业卡
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大流量业务云主机选型：AWS、Oracle、DigitalOcean、Linode、阿里云深度对比
07-04 1656
数字化增长时代，选对海外云基础设施是成败分水岭。无论你正在运营一款广告平台、实时推荐引擎，还是跨境电商服务，找到既能满足大流量业务需求，又能兼顾可控成本的云主机，都是长期竞争力的关键。在众多选择中，DigitalOcean以其简洁、清晰和可靠的特性，越来越多地成为开发者和高流量业务团队的信赖之选。未来，当你再为“怎么兼顾性能与成本”而头疼时，不妨把它列入你的重点备选清单。
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海外 AI 部署：中国出海企业如何选择稳定、安全的云 GPU 基础设施？
06-27 1815
AI 出海，听起来是技术全球化，其实落地就是资源全球化。模型是否稳定运行、服务是否响应快速、部署是否合规安全，这些都取决于背后的基础设施选型。与其在功能复杂、价格高昂的大平台中挣扎，不如试试像 DigitalOcean 这样的更轻量、更聚焦、更适配出海业务的云 GPU 平台。训练成本已经压缩到了万元以内，是时候让部署成本也“配得上”国产大模型的潜力了。如需进一步了解详情，可直接点击下方链接联系DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云。
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MI300X vs H100：DeepSeek 部署在哪个 GPU 上性价比最高？
06-25 1800
从 DeepSeek 不同版本的实际资源需求出发，结合这两款 GPU 的性能和定价，来分析一下在哪些使用场景下选择 MI300X 更划算，而哪些情况下用 H100 更值得。
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DigitalOcean 助力 SonarHome 实现房地产平台AI智能化升级
06-24 720
SonarHome 是一家通过 AI 驱动的在线平台，提供免费房屋估价并直接或通过合作中介帮助用户快速、安全地出售公寓。SonarHome 由首席执行官 Mateusz Romanowski 和首席技术官 Piotr Chmolowski 于 2019 年联合创立。Mateusz 本身是一位成功的创业者，在波兰华沙购买人生第一套房产的过程中，他亲身体会到房地产行业亟需创新。于是，他与 Piotr 一同开发了一款工具，为东欧地区的购房者提供准确的房屋估值服务。
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做大模型训练与AI推理，GPU服务器哪个便宜好用？
06-24 979
无论是需要训练千亿参数级的大型语言模型（LLM），还是运行对成本敏感的高效推理任务，高性能且易于管理的GPU资源是你成功的基石。DigitalOcean是海外知名的上市云服务平台，除了提供常见的云服务产品，还汇集了行业领先的AMD和NVIDIA的顶尖GPU产品。选择DigitalOcean的GPU Droplet，你不仅获得了强大的硬件，更享有便捷、灵活且安全的一站式云服务体验。对于需要高效推理、图形渲染或虚拟工作站，同时又对成本敏感的项目，以下GPU Droplet提供卓越的性能与价值平衡。
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利用HuggingFace一键模型部署功能，快速构建语音助手
06-18 1541
1-Click Models（即一键模型部署功能）是由DigitalOcean与Hugging Face联合推出的新方案，旨在通过云端最强大的GPU轻松调用顶尖开源大语言模型（LLMs）。用户无需复杂配置即可直接使用最佳模型。本教程将指导您开发一个支持语音功能的个人助手应用，该应用基于Gradio框架并集成FastAPI。您将学习如何：wp:list/wp:list。
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DigitalOcean 携手 AMD 推出 AMD Instinct™ MI300X GPU Droplet，加速 AI 创新
06-18 771
近日，DigitalOcean（NYS:DOCN）作为全球最简单易用的可扩展云平台，宣布与 AMD 建立合作，为 DigitalOcean 客户提供 AMD Instinct™ GPU，以 AMD Instinct™ MI300X GPU Droplet 的形式支持其 AI 工作负载。此举将能更好地推动人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）领域的发展。
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如何优雅地玩转 AIGC？DigitalOcean 开发者沙龙全记录
06-11 1666
摘要：6月7日，卓普云与DigitalOcean在北京联合举办首届"AIGC开发者沙龙"，聚焦AI训练与推理技术。活动邀请5位行业专家分享：JuiceData介绍分布式存储系统在AI全流程的应用；商汤科技探讨企业级RAG性能优化方案；WaveSpeedAI展示多模态生成引擎技术；NebulaGraph讲解GraphRAG构建知识库；DigitalOcean专家解析AI算力架构设计。100余位从业者参与交流，共同探讨AI开发实践与前沿趋势。
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巧用 MCP 服务器，让你几分钟从 Prompt 到应用部署
05-21 3256
MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）的缩写。它是一种让基于大语言模型（LLM）的工具（如 Claude 或 Cursor）能够安全地与外部服务通信并执行实际操作的方法。LLM 擅长处理“文字”——它可以总结、解释、改写文本。但如果没有帮助，它自己是无法“做事”的。比如它不能自动帮你部署应用、查询数据库，或者回滚失败的版本。而 MCP 就是这个“帮助”。它是一个开放协议，定义了工具如何以一种可预测、结构化的方式向 AI 模型暴露能力。
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教程：通过 Droplet 自动伸缩池实现工作负载自动扩展
05-20 1153
在本教程中，你将通过实际示例了解自动伸缩的重要性，学习如何使用 DigitalOcean 用户界面 (UI) 和命令行界面 (CLI) 设置 Droplet 自动伸缩池，配置伸缩规则和阈值，优化自动伸缩的最佳实践，监控性能和基准测试伸缩效率，进行负载测试以模拟真实的流量高峰并观察自动伸缩的实际效果，确定正确的自动伸缩池大小，以及有关 DigitalOcean 自动伸缩的常见问题解答。通过遵循本教程，你可以有效地配置自动伸缩、优化性能，并在无需人工干预的情况下确保流量高峰期间的平稳运行。
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Qwen3 不同版本需要什么 GPU？以及如何部署？
05-12 5214
Qwen3是一个特别令人兴奋的模型，因为它能够在思考和非思考模式之间无缝切换，并具有创新的代理能力。我们期待看到越来越多像Qwen3这样的模型发布，以进一步推动大型语言模型的发展。最后，如果你在寻找价格实惠、计费透明、性能稳定且开发者友好的GPU服务器，​ 欢迎进一步了解DigitalOcean GPU Droplet，详情可点击下方链接咨询DigitalOcean中国区独家战略合作伙伴卓普云AI Droplet。​。
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从7B到671B：DeepSeek R1大模型微调的GPU选型终极指南
05-08 3311
当 DeepSeek R1 系列以 7B 到 671B的参数跨度构建起完整技术栈时，微调场景的硬件选择已演变为一场精密的数学游戏。以 FP16 精度计算，7B 模型微调需要至少 14GB显存（含优化器状态），而 671B 版本则需要惊人的 3TB 级存储空间。这种指数级增长不仅考验硬件工程师的决策能力，更揭示了算力投资的核心法则：选错 GPU 的代价，远不止于训练失败——轻则增加 30% 推理延迟，重则造成百万级硬件成本的浪费。
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企业出海降本：如何将应用从 AWS EC2 快速无缝迁移至DigitalOcean Droplet
04-29 3172
在本教程中，我们已经带着你一步步将运行中的应用从 AWS EC2 迁移到 DigitalOcean Droplet —— 从评估现有环境、创建和配置 Droplet，到传输文件和数据库、测试和更新 DNS，实现最小化停机时间的平滑切换。此过程能帮助你降低云成本、简化基础设施管理，并获得更灵活的部署环境。无论是独立项目还是生产级应用，迁移到 DigitalOcean 都能让你享受面向开发者的简洁定价和现代化体验。每个应用栈各有差异，可能需要根据具体情况添加额外步骤。
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