产品详细介绍
Baseten 是一款专注于“推理阶段”的 AI 基础设施平台，帮助团队在生产环境中快速、稳定地部署和扩展各类 AI 模型，包括开源模型、自定义模型以及精调模型。平台围绕高性能推理、跨云高可用和开发者体验进行了深度优化，适合从初创团队到大型企业的多种应用场景。
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高性能推理与预优化模型 API
Baseten 提供预优化的模型 API，内置对多种主流与前沿模型的支持，如 NVIDIA Nemotron 3 Super、GLM 5、MiniMax M2.5 等。平台通过自研推理栈（Baseten Inference Stack），集成了自定义内核、最新解码技术和高级缓存机制，在延迟、吞吐和成本之间取得平衡，适合对响应速度和并发量要求极高的生产级应用。 -
训练与推理一体化工作流
除了推理服务，Baseten 还支持在平台上直接运行模型训练任务。用户可以在 Baseten 上完成模型训练或微调，并在训练完成后“一键部署”到推理优化的基础设施上，减少环境切换和工程对接成本，加速从实验到上线的整体周期。 -
跨云与多区域高可用架构
Baseten 的基础设施针对推理场景进行了专门设计，支持在任意区域、任意云环境中扩展工作负载，可运行在 Baseten 托管云，也可部署在用户自有云环境中。平台提供：
- 跨云与多区域部署能力，提升业务连续性与全球访问性能；
- 极快的冷启动能力，降低弹性扩容时的延迟抖动；
- 默认 99.99% 级别的服务可用性，满足关键业务对稳定性的要求。
- 面向开发者的高效 DevEx（开发体验）
Baseten 在开发者体验上进行了大量打磨，提供从部署、调优到监控的一站式工具链：
- 简洁的 API 与 SDK，方便快速集成到现有应用；
- 模型版本管理与灰度发布，支持安全迭代与回滚；
- 监控与日志工具，帮助开发者洞察延迟、吞吐、错误率等关键指标；
- 对“复合式 AI”（Compound AI）场景的支持，便于构建由多个模型与服务组成的复杂 AI 工作流。
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企业级安全与部署选项
针对对安全与合规要求较高的团队，Baseten 提供单租户部署和自托管部署选项，可在专属环境中运行推理服务，降低数据泄露风险，满足金融、医疗等行业的合规需求。 -
专家团队与工程共创支持
Baseten 提供 Forward Deployed Engineers（前线部署工程师）服务，与客户团队深度协作，从原型验证到大规模生产落地提供全程技术支持，包括模型选型、性能调优、成本优化和架构设计，帮助团队更快构建高性能 AI 产品。
简单使用教程
以下是基于 Baseten 的一个典型使用流程示例，帮助你快速理解如何从零开始在平台上部署并调用模型。
- 注册与创建项目
- 访问 Baseten 官网并注册账号。
- 登录后创建一个新项目，用于管理你的模型与相关资源。
- 在项目中，你可以选择使用 Baseten 提供的模型库，或上传/接入自有模型。
- 选择或导入模型
- 在“模型库”中浏览可用的预优化模型（如 Nemotron 3 Super、GLM 5、MiniMax M2.5 等），选择适合你业务场景的模型并一键启用。
- 若你有自定义或精调模型，可按照平台指引上传模型权重或通过容器镜像等方式接入。
- 对于需要先训练或微调的场景，可在 Baseten 上创建训练任务，完成后直接在同一平台进行部署。
- 一键部署与配置推理服务
- 在模型详情页中点击“部署”或类似操作按钮，选择部署规格（如 GPU 类型、实例数量、并发限制等）。
- 配置自动扩缩容策略，例如根据 QPS 或延迟自动增加/减少实例数。
- 部署完成后，Baseten 会为该模型生成可调用的 HTTP/HTTPS API 端点和访问密钥。
- 在应用中调用模型 API
- 在你的后端服务或应用中，通过 HTTP 请求调用 Baseten 提供的模型推理接口：
- 在请求头中携带认证信息（如 API Key）；
- 在请求体中传入模型所需的输入数据（文本、参数等）；
- 解析返回的 JSON 响应，将模型输出集成到你的业务逻辑中。
- 你也可以使用 Baseten 提供的 SDK（如 Python 等）来简化调用与错误处理。
- 监控与优化
- 在 Baseten 控制台中查看模型的实时与历史指标，包括延迟、吞吐量、错误率、资源利用率等。
- 根据监控结果调整实例规格、并发限制或自动扩缩容策略，以在性能与成本之间取得最佳平衡。
- 如有更高性能需求，可与 Baseten 的 Forward Deployed Engineers 合作，进行内核级优化、缓存策略调整或多区域部署设计。
通过以上步骤，你可以在 Baseten 上快速完成从模型选择/训练到生产级推理部署的全流程，加速 AI 产品的迭代与上线。
