Workers AI 允许您在 Cloudflare 网络中使用自己的代码运行 AI 模型——无论是来自 Workers、Pages 还是通过 Cloudflare API。它在一个统一平台上与 Vectorize(矢量数据库)、R2(数据湖)和 AI Gateway 紧密集成,以减少工具泛滥。 客户感言 “ChainFuse 将乱糟糟的非结构化数据转化为可行的见解,确保每一条客户反馈、...
Run fast, low-latency inference tasks on pre-trained machine learning models natively on Cloudflare Workers.
Cloudflare公司推出了workers-ai,可以免费在 Cloudflare 的全球网络上运行由无服务器 GPU 提供支持的机器学习模型。 Workers AI 可以 Cloudflare 网络上使用自己的代码运行机器学习模型,也就是说,只要写一个js代码,就可以免费调用cloudflare提供的大模型。这可以为我们节省大量的GPU支出成本。 当前worker ai提供的模型涵盖...
使用Cloudflare Workers 构建可按需扩展的无服务器应用。 了解更多 优化网络体验 通过优化图像、视频和动态函数来增强您的应用。 了解更多 构建AI 应用 在我们全球的 GPU 网络上运行生成式 AI 任务。 了解更多 提高应用的可靠性 通过日志和分析检测、诊断和解决应用的问题。
其中,Cloudflare Workers 尤为突出,允许开发者轻松部署代码,并利用其全球边缘计算网络,提供超低延迟的无服务器应用。通过 Workers,开发者无需搭建服务器即可实现复杂的应用逻辑处理。本文将介绍如何使用 Cloudflare Workers 和我的GitHub 仓库,免费部署并运行一个大语言模型(LLM),轻松使用人工智能模型而不增加资源消耗。
1. 创建一个 Workers 项目 运行以下命令创建一个名为 workers-ai 的新项目: $ npm create cloudflare@latest 在设置 workers-ai worker 时,按照以下方式回答设置问题: 输入workers-ai 作为应用的名称 选择Hello World 脚本作为应用的类型 对于使用 TypeScript,选择 yes ...
for the fastest way to access a variety of models and run inference requests on Cloudflare’s global network of GPUs. Developers can choose one of the popular open source models and then simply click “Deploy to Cloudflare Workers AI” to deploy a model instantly. The...
转到AI > Workers AI。 选择使用 Workers AI API。 获取您的 API 令牌: 选择获取 API 令牌。 审查预填信息。 选择继续到摘要。 选择创建令牌。 复制令牌值以备后用。 获取您的账户 ID: 回到使用 Workers AI API 的屏幕(您最初的标签页)。 在获取账户 ID 下,复制账户 ID 的值。
直接使用cloudflare AI接口(建议) cloudflare提供接口可以直接使用 使用Workers 来布署(相对复杂) 这种方式更加自由,可以自定义更多功能。 公众号回复服务 要求:需要一台服务器和基础编程能力 当用户给公众号发消息时,公众号会把消息发送到我们的服务器,微信服务器在五秒内收不到响应会断掉连接,并且重新发起请求,总共重...
Workers AI: serverless GPU-powered inference on Cloudflare’s global network (https://blog.cloudflare.com/workers-ai/) 宣布支持 WebGPU 可用 通过Dawn 实现标准 WebGPU API 用户通过 JavaScript/Wasm 来使用 GPU 资源 *WebGPU 依赖于 Durable Objects,目前相关API仅在本地开发测试环境可用,暂不支持直接部署到...