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A800、A100 与 H20：大显存训练和企业推理的选型思路
企业级 GPU 的核心差异不止是算力，还包括显存、互联、稳定性和可持续租赁能力。本文帮助用户按训练、推理和数据规模进行选型。
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AI部署
AI 模型 API 部署前要准备什么：从镜像、密钥到限流策略
面向希望把模型能力变成 API 的用户，梳理部署前需要确认的镜像环境、模型文件、访问密钥、限流、日志和计费边界。
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AI部署
RAG、Agent 与多模态应用：不同 AI 产品该租哪类算力
把常见 AI 产品拆成 RAG 检索问答、Agent 自动化、多模态生成三类，分别说明算力需求、显存压力和扩容方式。
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算力市场
为什么算力租赁适合 AI 初创团队：现金流、弹性和试错速度
从现金流管理、技术验证、突发需求和团队协作角度，说明为什么租赁 GPU 往往比一次性采购更适合早期 AI 团队。
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运维实践
GPU 任务稳定运行指南：驱动、CUDA、显存和日志怎么排查
总结 GPU 租赁中最常见的运行问题，包括 CUDA 版本不匹配、显存溢出、磁盘不足、进程残留和日志缺失，并给出排查顺序。
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算力市场
从模型训练到推理服务：算力成本优化的 6 个关键动作
围绕任务拆分、卡型匹配、批处理、缓存、监控和周期管理，给出降低 GPU 租赁成本的实操建议。
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