独立开发复盘：如何将 PyTorch 模型部署到 Serverless 环境并把成本降到 0？
背景
作为一名独立开发者，我最近开发了一款图片处理工具 “香蕉一键去水印”。
在技术选型初期，我面临一个巨大的挑战：AI 模型（Latent Diffusion）需要 GPU 推理，但云 GPU 服务器（如 AWS g4dn）动辄几千元一个月，对于免费工具来说成本太高。
本文将分享我是如何通过模型量化和Serverless 架构，将运营成本压缩到近乎为零的。
一、 模型瘦身：ONNX 量化
原始的 Diffusion 模型权重文件高达 4GB，显存占用 8GB+。我采用了以下步骤进行瘦身：
- 导出 ONNX：将 PyTorch 模型转换为静态图。
- FP16 混合精度：牺牲极少量的精度，将模型体积减少 50%。
- 算子融合：合并卷积层和 BN 层，减少推理时的内存拷贝。
# 使用 ONNX Runtime 进行量化的伪代码
import onnxruntime
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
model_fp32 = 'path/to/model.onnx'
model_quant = 'path/to/model.quant.onnx'
quantize_dynamic(
model_fp32,
model_quant,
weight_type=QuantType.QUInt8 # 量化为 INT8
)
print("量化完成，模型体积减少 75%")
二、 部署架构：Serverless 函数计算
为了应对潮汐流量（没人用时不扣费），我选择了阿里云 FC (Function Compute) 结合 HTTP 触发器。
- 冷启动优化：使用了镜像加速技术，将 2GB 的镜像启动时间压缩到 3 秒以内。
- 预留实例：设置了最小预留为 0，最大并发为 5。
三、 实际收益
这套架构上线后，支撑了 “香蕉一键去水印” 小程序日均 1000+ 次的调用。
- 传统 GPU 方案：约 3000 元/月。
- Serverless 方案：约 50 元/月（配合免费额度，实际几乎为 0）。
四、 写在最后
技术不仅是代码，更是权衡的艺术。对于独立开发者来说，活下来比用最先进的技术更重要。
如果你对这套低成本 AI 落地架构感兴趣，可以去 GitHub 看看我的项目配置，或者直接体验一下小程序的效果。
🔗 参考链接
- 项目主页 / GitHub：imcopilot-home
- 在线体验：微信搜索小程序 “香蕉一键去水印”
