选 AI Studio 这事儿，看着简单，其实里面门道不少。尤其现在市面上五花八门的平台越来越多，功能看着都差不多，真要挑到适合自己的，得好好琢磨琢磨。别上来就看别人推荐啥就跟风，先想清楚自己到底要啥。
? 先把自己的核心需求拎清楚
选 AI Studio 第一步，不是急着看平台参数，而是先搞明白自己的项目到底需要啥。你是个人练手做个小模型，还是团队搞大模型训练？是新手刚入门，还是资深开发者要赶项目进度？这些不一样，对平台的要求天差地别。
选 AI Studio 第一步，不是急着看平台参数，而是先搞明白自己的项目到底需要啥。你是个人练手做个小模型，还是团队搞大模型训练？是新手刚入门，还是资深开发者要赶项目进度？这些不一样，对平台的要求天差地别。
要是个人学习，可能更看重免费额度够不够、教程多不多、操作简不简单。比如学生党练手 TensorFlow 模型，可能不需要太顶尖的算力，能跑通代码、有基础调试工具就行。但要是企业团队做大规模图像识别项目，那算力、协作功能、框架兼容性就一个都不能含糊。
还有项目类型也得考虑。做自然语言处理和做计算机视觉，对资源的需求可能不一样。前者可能更依赖数据处理工具，后者对 GPU 算力的要求更高。把这些核心需求列出来，再去挑平台，才不会被花里胡哨的功能带偏。
? 编程语言和框架支持是绕不开的硬指标
AI 开发，编程语言和框架就像厨师的刀，不顺手根本没法干活。这方面，Python 支持是基本盘，现在主流的 AI 库几乎都是基于 Python 的，PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn 这些，没 Python 支持基本可以直接 Pass。
AI 开发，编程语言和框架就像厨师的刀，不顺手根本没法干活。这方面，Python 支持是基本盘，现在主流的 AI 库几乎都是基于 Python 的，PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn 这些，没 Python 支持基本可以直接 Pass。
重点说说 TensorFlow 支持。毕竟是谷歌的亲儿子，很多企业和研究机构都在用。选的时候得看平台是不是原生支持 TensorFlow，不是那种勉强兼容的。比如有没有预装最新版本，能不能无缝调用 TensorFlow 的高阶 API，运行时会不会有奇奇怪怪的兼容性 bug。之前试过某个平台，跑简单的 TensorFlow 模型还行，一用到自定义层就报错，查了半天才发现是平台编译的版本有问题，太影响效率了。
多语言支持也不能忽略。虽然 Python 是主力，但有些场景可能需要其他语言。比如企业已有 Java 架构，想集成 AI 模块，那平台支持 Java 调用就很关键。还有 C++，在追求高性能部署的时候常用，要是平台能无缝衔接，能省不少事。不过也不用太贪心，除非明确有需求，不然优先保证 Python 和核心框架的支持度就好。
? 开发环境顺手，效率能提一大截
天天对着开发环境，顺手不顺手直接影响干活心情和速度。这方面得从几个细节看。
天天对着开发环境，顺手不顺手直接影响干活心情和速度。这方面得从几个细节看。
界面是不是直观？刚上手能不能快速找到常用功能？比如文件管理、运行配置、算力监控这些，藏得太深可不行。代码补全和调试工具太重要了，写 Python 的时候，变量名长了容易拼错，有智能补全能省不少事。调试的时候，能不能实时看张量维度、变量变化，有没有可视化工具，这些都能减少排查错误的时间。
现在大家都爱用 Jupyter Notebook，很多 AI Studio 也支持，但体验不一样。有的平台打开 Notebook 卡半天，运行单元格经常断连，有的则流畅得很，还能自动保存，不怕突然断电丢代码。另外，本地和云端同步是不是方便？有时候想在本地改改代码，再传到云端运行，同步功能不好用，能把人急死。
? 算力资源，决定项目能跑多远
做 AI 项目，尤其是深度学习，算力就是命脉。你选的 AI Studio 给的算力够不够，直接决定你的模型能不能跑起来，跑得多快。
做 AI 项目，尤其是深度学习，算力就是命脉。你选的 AI Studio 给的算力够不够，直接决定你的模型能不能跑起来，跑得多快。
先看 GPU 配置。现在主流的是 NVIDIA 的 A100、V100、T4 这些，不同型号算力差不少。训练个几亿参数的模型，用 T4 可能要跑几天，换 A100 可能一天就搞定。平台给的 GPU 显存也很关键，处理大批次数据或者大模型，显存不够直接就 OOM（内存溢出），啥都白搭。
再看算力分配方式。是固定给你一块卡，还是按需分配？有的平台免费用户只能用 CPU，想试 GPU 得排队，付费用户才能优先用，这对急着出结果的项目很不友好。还有计费方式，按小时算还是按使用量算？有没有免费额度？个人开发者初期可能就靠免费额度练手，企业则更在意性价比，别为闲置的算力买单。
另外，能不能扩展算力？比如项目突然需要更大的算力，平台能不能快速加配置，而不是要迁移到别的地方，那太折腾了。
? 协作功能，团队开发少不了
一个人玩可能不用在意协作，但团队开发，AI Studio 的协作功能就太重要了。
一个人玩可能不用在意协作，但团队开发，AI Studio 的协作功能就太重要了。
版本控制得好用。多人同时改代码，很容易冲突，平台能不能和 Git 无缝集成？能不能方便地回滚到之前的版本？有的平台自带版本管理，操作比单独用 Git 简单，对不太熟悉命令行的人很友好。
多人实时编辑也挺实用。开会的时候，大家对着同一个 Notebook 讨论，谁改了哪里一目了然，不用来回传文件。权限管理也得有，核心代码不能谁都能改，实习生可能只能看，开发者能编辑，管理员能删东西，这样才安全。
还有项目共享方便不？想把成果分享给客户或者合作伙伴，是直接生成链接，还是得导出文件？支持的格式多不多？能不能直接在线预览，不用对方也注册账号，这些细节能省不少沟通成本。
?️ 社区和文档，新手老手都需要
不管你是刚入门的新手，还是经验丰富的老手，都离不开社区和文档的支持。
不管你是刚入门的新手，还是经验丰富的老手，都离不开社区和文档的支持。
新手看教程和案例多不多。好的 AI Studio 会有专门的学习板块，从基础的 Python 语法到复杂的 TensorFlow 模型训练，一步步教你做，还有现成的代码可以直接拿来改，上手特别快。我刚学的时候，就靠平台上的案例库，省了不少查资料的时间。
遇到问题，社区能不能找到答案很关键。平台有没有活跃的论坛？用户提问能不能有人回？官方技术支持响应快不快？有的平台社区冷清得很，问个问题几天没人理，急得抓瞎。
官方文档也得给力。是不是详细到每个功能怎么用，每个 API 参数是什么意思？更新及时不及时？框架升级了，文档还停留在旧版本，那坑就大了。比如 TensorFlow 出了 2.x 版本，文档里还在讲 1.x 的用法，照着做肯定报错。
? 价格和性价比，得算笔明白账
选 AI Studio，钱的事儿不能不提。免费的不一定差，付费的也不一定值，关键看性价比。
选 AI Studio，钱的事儿不能不提。免费的不一定差，付费的也不一定值，关键看性价比。
先看免费版能用到啥。很多平台免费版给的资源有限，比如每天只能用几小时 GPU，存储空间小，功能也阉割了，但对个人学习、小项目试错足够了。比如 Google Colab 的免费版，虽然 GPU 有时要排队，但对新手练手很友好。
付费版就得好好算算了。不同套餐差在哪？是算力更多，还是功能更全？有没有按年付、按月付、按次付的选项？企业用户可能长期用，年付划算；偶尔用一次的，按次付更省钱。别为用不到的功能买单，比如有的套餐包含高级数据分析工具，你根本用不上，何必多花钱？
还要看有没有隐藏成本。比如数据存储要不要额外收费？导出模型有没有限制？有的平台看着套餐便宜，结果存点数据、下点结果还要另交钱，算下来并不划算。
? 几款热门 AI Studio 横向对比
说了这么多，不如直接看看市面上几款主流的，心里更有数。
说了这么多，不如直接看看市面上几款主流的，心里更有数。
百度 AI Studio，对国内用户很友好，中文文档和教程多，新手容易上手。支持 Python 和 TensorFlow，还集成了百度自己的 PaddlePaddle 框架。免费额度给的不少，有 GPU 可以用，就是高峰期可能排队。协作功能一般，适合个人学习和中小项目。
Google Colab，全球用的人多，和 TensorFlow 无缝衔接，毕竟是谷歌自家的。Jupyter Notebook 体验流畅，免费版就能用 GPU，虽然有时不稳定。但在国内访问可能有点卡，而且中文资源少，对英语不好的新手不太友好。
阿里云 PAI-DSW，企业用户用得多，算力强，支持的框架全，Python、TensorFlow、PyTorch 都没问题。协作功能完善，适合团队开发。但价格不便宜，免费额度少，个人用可能觉得贵。
腾讯 TI-ONE，整合了腾讯的云资源，算力充足，支持多语言开发。有不少行业解决方案，比如金融、医疗领域的案例，适合企业快速落地项目。界面设计比较简洁，操作不难，但社区活跃度一般。
Kaggle，数据科学领域很火，有很多竞赛和数据集，适合想练手、积累经验的人。支持 Python 和主流框架，免费算力够用，还能和全球开发者交流。但主要偏向竞赛和研究，企业级的协作功能弱一些。
【该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具】
