无服务器架构通过抽象基础设施管理、实现可扩展执行以及与云原生工具集成来支持 AI 和 ML 工作负载。 在无服务器模型中，开发人员无需配置服务器即可部署代码或模型，因为云提供商会处理资源分配、扩展和维护。 这种方法简化了部署，并且非常适合 AI/ML 任务的各种需求，例如零星的推理请求或需要突发计算能力的批量处理作业。
一个关键优势是自动扩展。 例如，部署为 AWS Lambda 函数或 Azure 函数的 ML 模型可以处理预测请求的突然激增，而无需手动干预。 这种弹性对于实时图像分析或聊天机器人等应用程序至关重要，在这些应用程序中，流量模式是不可预测的。 无服务器平台还通过仅对使用的计算时间收费来降低成本。 训练作业通常需要大量的 GPU 使用，可以利用 AWS SageMaker 或 Google Cloud AI Platform 等服务，这些服务可以动态扩展资源。 这避免了维护空闲硬件的费用，同时允许团队按需运行大规模实验。
无服务器还简化了与托管 AI 服务的集成。 开发人员可以将无服务器函数与预构建的 API 链接起来，以执行语音识别（例如，Azure 认知服务）或文档处理（例如，AWS Textract）等任务。 例如，当用户将图像上传到云存储时，可能会触发无服务器管道：一个函数调整图像大小，将其传递给视觉 API 进行对象检测，然后将结果存储在数据库中 - 所有这些都不需要管理服务器。 TensorFlow Serving 或 ONNX Runtime 等框架可以容器化并部署在 Google Cloud Run 等无服务器平台上，从而实现轻量级、可扩展的推理端点。 这降低了运营复杂性，使团队可以专注于模型逻辑而不是基础设施。