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各位跨境电商的伙伴们，当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑全球商业格局，也深刻影响着我们跨境从业者的日常。如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，甚至实现“弯道超车”？构建自己的AI系统，掌控核心技术，无疑是其中的关键一环。今天，咱们就来深入聊聊，如何借助像Outerbounds这样的平台，结合英伟达DGX Cloud Lepton的强大算力，打造属于我们自己的智能引擎。

在新媒网跨境获悉，许多海外或技术性指南往往侧重于操作本身，但作为一名深耕跨境多年的实战专家，我更想从咱们中国从业者的角度，为大家揭示这些技术背后的商业价值和实操路径。这可不是简单的技术堆砌，而是关乎我们数据安全、效率提升和核心竞争力的战略布局。

大家可能会觉得，AI系统听起来复杂，似乎离我们很远。其实不然，它就好比我们打造跨境电商的“智能大脑”。比如，一个能精准推荐商品、优化营销文案，甚至智能回复客户的系统，都需要强大的AI技术支撑。我们今天说的这个案例，就是如何用AI智能推荐国外社区（Reddit）的帖子，并根据社区风格优化内容。这背后的逻辑，完全可以迁移到我们自己的产品推荐、内容营销甚至客户服务上。

一开始，我们或许会依赖市面上现成的AI服务接口，这无疑能快速验证想法。但随着业务发展，你会发现，真正的竞争力来自哪里？往往在于咱们自己的私有数据、精妙的代码逻辑，以及针对业务特点微调的专属模型。将这些核心组件内化为自有的能力，不仅能更好地保护数据隐私和安全，还能确保合规性，这对于在全球化运营的我们来说，至关重要。

Outerbounds这个平台，就好比我们AI系统的“总指挥部”。它提供了一个安全、云原生的环境，能帮助我们把AI系统的开发、部署和运营都安排得明明白白。它基于开源的Metaflow框架构建，通过一套强大的API接口，让咱们开发者能够高效地构建、编排并持续优化AI产品，实现规模化应用。

而英伟达DGX Cloud Lepton的出现，则解决了我们对“算力”的燃眉之急。在全球GPU云服务日益繁荣的今天，选择合适的算力资源，并与咱们现有的云基础设施无缝衔接，常常让人头疼。Outerbounds的优势之一，就是能让我们轻松调用各种计算资源，这无疑为我们打造差异化的AI产品扫清了一大障碍。

英伟达DGX Cloud Lepton，就像一个大型的GPU资源池，通过统一的接口，就能让Outerbounds这样的平台随时调用。这意味着，咱们无需担心算力瓶颈，无论是需要快速生成“数字指纹”（Embedding），还是构建海量数据索引，都能灵活调度，想用就用。

图1. 英伟达DGX Cloud Lepton与Outerbounds、Nebius云基础设施以及英伟达GPU的集成架构。

很多企业在尝试新GPU云服务时，往往会面临基础设施、运维流程和安全策略的整合难题。Outerbounds与DGX Cloud Lepton以及包括Nebius在内的英伟达云合作伙伴深度集成，让大家可以沿用现有的安全策略，无需进行大规模迁移，就能将现有代码无缝地在新环境中运行。这大大降低了我们获取新算力的风险和工作量。

实战演练：用DGX Cloud Lepton打造一个智能内容助手

为了让大家更有实感，咱们就以那个智能推荐国外社区帖子并优化文案的“内容助手”（Reddit Agent）为例，一步步解析它的运作方式。

图2. 智能内容助手工具的示例输出。每次推荐都包含一段简短、定制化的帖子，突出离子推进器与该社区兴趣的相关性。

这个助手厉害在哪？比如你输入一句“我觉着用离子推进器去火星是个好主意”，它就能立刻为你推荐几个最匹配的国外社区，比如NASA航天计划社区、SpaceX爱好者社区，甚至科幻爱好者社区，并根据这些社区的风格，把你的原话改写成最受欢迎的表达方式。

虽然这个案例用的是公开数据，但在咱们实际的跨境业务中，很多时候会涉及到私有数据。新媒网跨境认为，在这种情况下，构建和运营咱们自己的端到端系统，包括检索增强生成（RAG）功能，是确保数据隐私和完全掌控系统的最佳途径。

图3. 由Outerbounds部署的智能内容助手系统架构图。

当你在演示应用中输入一段文字时，系统内部会这样运作：

1. “数字指纹”生成： 你的输入文字会被一个强大的模型（nv-embedqa-e5-v5模型，英伟达NeMo Retriever系列的一部分）转化为一串特殊的“数字指纹”，也就是我们常说的Embedding。这个转化过程是在DGX Cloud Lepton上，通过英伟达NIM容器完成的。
2. 社区匹配： 这串“数字指纹”会迅速与一个高速GPU加速的向量数据库FAISS进行匹配。这个数据库里存储着所有国外社区的“中心指纹”，能帮你找到最相关的几个社区。
3. 风格样本检索： 接着，系统会针对这些最相关的社区，在它们各自的专属向量数据库里，检索出与你的主题最贴近的、具有社区风格的帖子样本。
4. 智能文案重塑： 最后，你的原始输入和这些风格样本，会一起被发送给一个大型语言模型（llama-3_1-nemotron-70b-instruct，同样部署为NIM容器），由它来帮你把原始文字改写成符合目标社区风格的文案。
5. 助手部署： 整个智能助手本身，就是作为一个容器部署在DGX Cloud Lepton上运行的。

此外，系统还会定期自动更新这些社区的“数字指纹”索引，确保推荐的时效性和准确性。

Outerbounds与DGX Cloud的无缝整合，让咱们在Metaflow工作流中执行这些GPU任务变得异常简单。只需添加几个装饰器（decorators），就能轻松搞定：

@conda(packages={'faiss-gpu-cuvs': '1.11.0'}, python='3.11')
@nvidia(gpu=1, gpu\_type='NEBIUS\_H100')
@step
def build\_indices(self):
....

看到没？就像上面的@conda装饰器，它能高效地管理咱们软件供应链中的所有依赖，包括英伟达CUDA驱动等，无论你在哪个执行环境，都能确保所需的工具链一应俱全。

像闪电一样快速生成“数字指纹”和索引

咱们这个智能助手的后台，处理着海量数据：最初是近一亿条帖子和评论。经过筛选，保留了约五千万条有价值的段落，覆盖三万多个社区。这里的“特殊技能”在于，系统不是简单地构建一个大型数据库，而是为每个社区都单独建立了一个向量数据库，总计超过三万个！同时，还为每个社区建立了一个中心指纹数据库，以便快速定位。

面对如此庞大的数据量，咱们必须解决几个挑战：

1. 批量生成“数字指纹”： 要在合理时间内，把大量文字转化为“数字指纹”。
2. 快速索引： 迅速建立起成千上万个数据库分片。
3. 低延迟匹配： 在用户输入时，能即时生成“数字指纹”并快速匹配。

DGX Cloud Lepton的一大优势，就是能提供海量的GPU资源。利用这个特性，在Outerbounds的编排下，系统能并行处理“数字指纹”的生成任务，同时调用多块英伟达H100 GPU。这样一来，并行处理的效率几乎是线性提升的，极大地加快了处理速度。

图4. 嵌入吞吐量随并行工作者数量变化的柱状图。

最终生成的数据集，包含五千万个1024维的“数字指纹”，体积接近200GB。这时候，Metaflow优化过的IO路径就派上大用场了，能够高效地传输这些庞大的数据矩阵。

在英伟达H100 GPU上运行新的NVIDIA cuVS加速FAISS库，系统展现出惊人的性能：

1. 索引速度： 1000万个“数字指纹”只需80秒就能完成索引。
2. 成本效率： 构建3万个（其中很多是小型）索引时，单块H100 GPU的速度比一台大型CPU实例（r5.24xlarge，60个CPU核心并行工作）快2.5倍。更厉害的是，通过Nebius的GPU加速版本，在速度翻倍的同时，成本却比CPU实例节省了一半！这简直是咱们降本增效的利器。

用Outerbounds搭建生产级AI系统：从构想到落地

这个智能内容助手，很好地展示了一个典型AI系统的构成：

1. 多种大模型（LLM）： 比如用于生成“数字指纹”和进行信息检索的模型。
2. 智能助手部署： 那些能根据指令调用大模型并执行操作的“智能工作者”。
3. 批量处理： 比如定期更新向量索引、处理海量数据等。

所有这些组件，咱们都需要在一个统一的平台上有序地编排和运营，并确保其在咱们的管辖范围内安全、合规地运行。更重要的是，咱们的开发流程和运维实践，必须支持系统安全地进行迭代，比如对不同模型版本、助手版本和数据集进行A/B测试，并详细追踪所有资产，观察和评估结果。

Outerbounds正好解决了这些需求。它在一个平台上同时支持在线智能助手和离线工作流。你可以利用最新的组件，如NIM容器和GPU加速的向量索引，并通过与Nebius等提供商或DGX Cloud Lepton的直接集成，访问最先进的加速计算资源。

关键在于，咱们可以通过简单的Python代码接口来调用这些资源，让原本复杂的任务变得像调用现成API一样简单。这既能让简单的事情保持简单，也能让咱们实现更复杂的智能解决方案。

给大家看一眼，一个部署在Outerbounds上的智能内容助手，在实际运行中的界面是怎样的：

图5. Outerbounds平台上智能内容助手的部署界面。

正如上面图5所示，Outerbounds会追踪所有关键资产，包括组成整个解决方案的代码、数据和模型。这对咱们团队协作尤为有用，可以安全地部署任意数量的并行版本，每个版本都拥有独立的资产，作为独立的部署分支。正是凭借这些追踪能力，咱们可以轻松比较不同版本的效果，比如对比现成API与咱们自研模型的性能。

打造拥有完整自主权的差异化AI系统

要打造真正具备竞争力的差异化AI产品，需要一整套完整的技术栈，从可扩展的GPU算力，到对开发者友好的软件层。对于咱们企业级应用来说，地域、合规性和数据本地化等因素同样重要，这使得基础设施的选择举足轻重。DGX Cloud Lepton通过一个统一接口连接多个GPU供应商，能让咱们根据自身业务场景的需求，灵活匹配算力资源。Outerbounds则在此基础上，提供了一整套工具，帮助咱们高效、可靠地开发和运营AI应用。

如果让咱们的智能内容助手，用国外“省钱好物分享社区”（r/dailybargains）的风格来介绍Outerbounds的价值，它可能会这么说：

Outerbounds正在搞大促！免费提供在DGX Cloud Lepton上运行英伟达H100 GPU工作负载的额度。同时，你还能获得一个企业级的AI平台，帮你构建、部署和迭代咱们自己的定制模型和智能助手，所有操作都在你自己的云环境里，安全又省心！

想在自己的环境中测试这些强大的功能吗？那就赶紧到Outerbounds官网去体验吧。别忘了，还能申领Nebius基础设施上的免费GPU算力额度，为你的试用添砖加瓦。

你也可以在英伟达开发者论坛上深入了解DGX Cloud Lepton，或者通过英伟达Inception计划，看看英伟达在全球范围内是如何支持AI初创企业的。新媒网跨境认为，紧跟技术迭代，才能在算力竞争中占得先机，咱们中国企业在全球舞台上大有可为！

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/build-ai-on-cloud-2x-speed-50-cost-cut.html