在AI技术快速发展的今天，越来越多的企业开始将大模型能力集成到自己的产品中。本文记录了一位开发者在GMI Cloud平台上的完整实践经历，从最初的API调用到最终的H200专用部署，展现了一个真实的AI项目从0到1的全过程。希望通过分享这个案例，为正在进行类似项目的开发者提供有价值的参考。
当前，大模型技术发展如火如荼，不少开发者都接到了"将智能对话功能集成到公司现有应用中"的任务。某科技公司的开发团队也面临着同样的挑战，他们需要在两种方案中做出选择：一种是自行采购GPU服务器，部署开源大模型；另一种是直接接入多家大模型提供的API接口。经过详细的成本与效益分析，该团队最终选择了接入大模型API的方式。
初期，该团队主要依赖各家大模型的Token调用服务，但在业务高峰时段，响应延迟明显增加，用户体验受到一定影响。经过多轮调研，他们发现了一个专注于AI出海场景的算力云服务——GMI Cloud。它不仅支持一键调用多家主流大模型API，还提供H200等大型GPU租赁服务，支持企业部署自有的大模型平台，是全球六大Reference Platform NVIDIA Cloud Partner之一。
引入GMI Cloud之后，该团队的服务响应效率显著提升，处理能力也更加稳定。以下是他们在GMI Cloud平台上的完整实践经验分享。
本案例基于博主ID——知识浅谈的开发经历分享整理，展现了GMI Cloud平台在实际业务场景中的应用效果。
平台概述：GMI Cloud Inference Engine核心能力
GMI Cloud Inference Engine是一家全球领先的AI Native Cloud（AI原生云）服务提供商，专注于为人工智能应用提供高性能的GPU云计算服务。它致力于通过其全球分布的算力基础设施和自研技术，帮助企业（尤其是在出海场景下的AI企业）高效、经济地部署和运行AI应用。底层搭载H100/H200芯片，集成全球近百个最前沿的大语言模型和视频生成模型，如DeepSeek V3.1, GPT OSS, Qwen3, Wan 2.2, Seedance 1.0等，为AI开发者与企业提供速度更快、质量更高的模型服务。
快速上手：免费使用额度获取指南
该团队首先通过以下步骤获得了免费的试用额度：
访问GMI Cloud控制台：console.gmicloud.ai
点击右上方Log In进行注册登录
点击右上角余额，再点击Redeem it here，输入兑换码：TRYIENOW，成功领取免费使用额度
方案一：基于API的快速集成方案
前提说明：为了保护企业信息安全，以下展示的均为测试案例
技术方案选型：为什么选择API调用
采用GMI Cloud预先配置的端点，允许开发团队直接将AI模型用作与OpenAI兼容的API，无需进行大量设置。此功能简化了集成过程，提供以下好处：
开箱即用功能：立即访问预先配置为与OpenAI标准无缝协作的AI模型
可扩展性：根据应用程序的需求自动扩展，确保高可用性和性能，无需手动干预
成本效益：只需为使用付费，无需维护基础设施
实施案例：千问大模型集成全流程
由于该公司产品需要将智能对话、千问大模型、DeepSeek大模型集成到产品中，团队采用购买GMI Cloud中Token的形式来按量付费，这种方式具有较高的灵活性，可以选用不同的大模型，能够满足用户不同的使用需求。
实施步骤：
申请 API 密钥：在*console.gmicloud.ai/user-settin…* 申请APIKEY（注意申请后需立即复制保存，创建后只显示一次）
查看模型文档：在首页MaaS页面查看模型介绍和示例代码
代码集成实现：以千问大模型为例的Python实现代码
import requests
import json
url = "https://api.gmi-serving.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
}
payload = {
"model": "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking",
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是一个AI助手"},
{"role": "user", "content": "帮我列出中国云南省值得游玩的城市和景点"}
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))
响应效果：系统能够根据用户提出的需求响应相应的内容，成功实现了低代码嵌入到公司应用中的目标。
方案二：H200专用部署解决方案
关键转折点：随着业务量的增长和用户并发需求的提升，该团队发现如果企业需求较高、使用人数较多且并发量较大的话，GMI Cloud相比于其他官方平台更具优势的一点就是提供单独租用H200等大型GPU服务器，部署专用的算力服务器，来满足高并发的需求。
专用部署架构优势分析
专用端点是可定制的用户配置资源，旨在为AI模型提供服务，并提供对基础设施和配置的完全控制。此功能非常适合需要更多控制其AI解决方案的用户。主要优势包括：
完全定制：部署自己的模型并配置设置以满足特定的应用程序需求
增强的性能：优化资源以获得针对特定用例量身定制的更好性能
隔离和安全性：受益于隔离工作负载的专用环境，增强安全性和合规性
部署实践：H200专用服务器配置流程
该团队按照以下步骤完成了H200专用服务器的部署：
启动部署：点击大模型页面左上角的"Launch Your Dedicated Endpoint"
配置参数：根据业务需求设置相应的部署参数
监控状态：实时查看部署进度和状态
获取接口：点击endpoint URL获取调用API URL以及示例代码
代码调用：根据示例代码替换API Key后即可正常调用
部署完成后，团队发现专用H200服务器的响应速度和稳定性都有了质的提升，完全满足了高并发场景下的业务需求。
功能扩展：AI视频生成能力探索
除了核心的对话大模型业务需求，该团队还体验了GMI Cloud提供的AI视频生成功能，发现了平台的更多可能性。
在线视频生成功能体验
功能入口：在首页点击视频生成板块的"Try it Out"
参数配置：在左侧输入相关参数，点击生成按钮
效果展示：系统快速生成高质量的视频内容
API集成：视频生成模型调用实现
团队还测试了通过API调用视频生成模型的功能，可以点击Model Details，里边有相关的操作方法。以下是视频生成Demo的示例：
发送视频生成请求：
curl -X POST "https://console.gmicloud.ai/api/v1/ie/requestqueue/apikey/requests" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedance-1-0-pro-250528",
"payload": {
"prompt": "The head gradually rises, revealing the climber`s back.",
"first_frame": "https://storage.googleapis.com/gmi-video-assests-prod/public-assets/person-walking-winter-snow-boots-1193959625-770x533-1_jpg.jpeg",
"duration": 8,
"resolution": "720p",
"ratio": "16:9",
"camerafixed": false,
"seed": 42,
"watermark": false
}
}'
综合评估：平台选择的关键考量因素
通过一段时间的使用，该团队的GMI Cloud云平台集成应用运行平稳。选择GMI Cloud平台的主要考虑因素包括以下几个方面：
平台核心竞争优势
技术优势：作为NVIDIA顶级合作伙伴，优先获取最新GPU资源，确保硬件领先性
稳定性保障：通过自主研发的集群管理系统和与数据中心的紧密协作，承诺99%的服务等级协议（SLA），减少AI训练和推理中的非预期中断
成本效益显著：典型场景评估显示，使用GMI Cloud方案可使海外IT成本降低40%以上，回本周期缩短至行业平均水平的1/3
全球化布局：数据中心覆盖全球多个国家和地区，为出海企业提供本地化算力支持
项目实施效果与成本分析
后续该公司采用GMI Cloud平台的H200进行了专用部署，响应速度得到了显著提升。团队认为，如果在成本承受范围内，租用专用H200算力确实能够提供更充足的计算资源和更稳定的服务质量。
了解更多信息：如需体验GMI Cloud的强大功能，可访问GMI Cloud官方文档 docs.gmicloud.ai/ 了解详细信息，或尝试创新的"AI应用构建成本计算器"来规划您的下一个AI项目。
GMI Cloud致力于为更多AI开发者和企业提供高效、稳定的算力服务支持。
