ComfyDeploy
ComfyDeploy 是团队使用 ComfyUI 和开发应用的最简单方式。我们通过让您的团队共享相同的自定义节点环境、模型和工作流程来实现这一点。
Modal 是一个专为工程师和研究人员设计的无服务器云平台，目标很明确：让构建和运行计算密集型应用变得像写函数一样简单——无需管理服务器、容器或集群。
无论是部署生成式 AI 模型、执行大规模批处理任务、运行分布式任务队列，还是进行 LLM 微调，Modal 都能让你用几行 Python 代码，将应用从单机原型无缝扩展到数千个 CPU 或 GPU 实例。
为什么需要 Modal？
传统的 AI/ML 或高性能计算工作流常被基础设施复杂性拖慢：
- 要手动配置 Kubernetes 集群；
- 要优化容器镜像以减少冷启动；
- 要处理分布式调度与容错；
- 要为闲置资源持续付费。
Modal 选择从底层重构：自研了文件系统、容器运行时、调度器和镜像构建器，将这些复杂性全部抽象掉。你只需关注业务逻辑，其余由平台自动处理。
核心优势
专为 AI 与数据工作负载优化
- 原生支持 GPU（A100、H100 等），一键启用；
- 高效共享内存与对象存储，减少 I/O 瓶颈；
- 自动缓存依赖与中间结果，加速重复运行。
真正的按需计费
- 按实际执行时间计费（精确到毫秒）；
- 无最低消费、无预留实例、无闲置成本；
- 免费额度支持快速原型验证。
生产就绪的可靠性
客户已在以下场景稳定使用 Modal：
- 生成式 AI 推理：低延迟、高并发模型服务；
- LLM 微调与 RAG 管道：分布式训练与上下文增强；
- 计算生物学：基因序列分析、分子模拟；
- 媒体处理：视频转码、图像批量生成。
开发者优先，基础设施隐身
Modal 的哲学是：基础设施不应成为创新的障碍。
你不需要学习新的 DSL，不需要写 YAML，也不需要成为 DevOps 专家。
用你熟悉的 Python，写函数，加装饰器，然后 modal run ——平台自动处理部署、扩缩容、监控与成本优化。
适合谁？
- AI 工程师：快速部署模型，无需搭建推理服务；
- 数据科学家：将 Jupyter Notebook 轻松转为可扩展流水线；
- 研究人员：在不管理集群的情况下运行大规模实验；
- 初创团队：以极低成本验证高算力需求的商业想法。
数据统计
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