What is Modal?
Modal 是一个无服务器平台，专为需要运行密集型计算任务、且不愿承担基础设施管理开销的AI和数据团队设计。它让您仅需几行代码，即可在云端执行任何 Python 函数——从简单的脚本到复杂的模型训练。我们负责服务器、容器和 GPU 的配置，让您能够完全专注于应用程序的构建和迭代。
核心功能
🚀 即时、可伸缩的计算能力 在数百个 CPU 或 GPU 上并行运行您的函数，在数秒内实现从零到峰值、再到零的弹性伸缩。我们定制的基于 Rust 的容器栈实现了亚秒级的冷启动，让您能够以本地开发的效率，快速迭代云端代码。
🐍 以 Python 代码定义基础设施 告别 YAML 和复杂的配置文件。借助 Modal，您可以直接在 Python 脚本中，通过简单的装饰器定义所有需求——从特定的 GPU 型号（如 H100）到 Python 包依赖。这使得您的逻辑和基础设施定义集中一处，实现极致的清晰度和掌控力。
🧠 专为 AI 与数据工作负载优化 Modal 专为满足现代 AI 的严苛要求而构建。利用我们优化的容器文件系统，在数秒内加载数GB的模型权重。借助内置的持久化存储解决方案，如网络卷和键值存储，轻松管理跨作业的数据集和状态。
🌐 轻松部署 Web 端点 将任何函数部署为安全、自动伸缩的 HTTPS 端点。Modal 简化了机器学习模型推理部署、API 构建或交互式 Web 应用的托管，并全面支持自定义域名、流式传输和 WebSockets。
Modal 如何解决您的痛点：
Modal 旨在应对真实的工程挑战。以下是几个实际应用场景：
部署可伸缩的 AI 推理服务 您开发了一个自定义的生成式 AI 模型，需要通过 API 提供服务，但又预期流量不可预测。借助 Modal，您只需将推理代码封装成函数，指定所需的 GPU，并将其部署为 Web 端点。Modal 会自动将容器从零扩展以应对突发流量高峰，并以同样快的速度缩回，确保您只为您实际使用的计算资源付费。
加速模型训练和微调 一位研究人员需要在大型数据集上运行数十次微调实验。他们无需等待共享 GPU 集群或手动管理多个虚拟机，而是利用 Modal 并行启动所有实验，每个实验都拥有专属的 A100 GPU。这种大规模并行处理方法将多日的工作量缩短至数小时内完成，极大地缩短了研发周期。
执行大规模批处理 一位分析师需要处理存储在云存储桶中的数TB数据。利用 Modal 简单的扇出并行能力，他们编写一个 Python 函数来处理单个文件，并将其同时应用于数千个文件。这按需利用了大量的 CPU 和内存，将一台机器上需要数天才能完成的任务，转化为数分钟即可完成。
独特优势
无与伦比的开发速度： 亚秒级容器启动与零配置部署的结合，意味着您可以在云端像在本地笔记本电脑上一样快速地测试和部署。这消除了传统无服务器平台和复杂 CI/CD 流水线中常见的令人沮丧的延迟，使您能够更快地交付成果。
真正适用于重型计算的无服务器经济模型： Modal 采用严格的按使用量付费模式，精确到秒级计费。这一原则也适用于高端 GPU，让您无需承担闲置成本，即可按需使用尖端硬件。当您的代码未运行时，您无需支付任何费用。
结论：
Modal 消除了您的代码与云端之间的摩擦。它以 Python 库的简洁性提供了超级计算机的强大能力，赋能您以前所未有的速度和效率构建及扩展宏大的 AI 和数据应用。
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Modal was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-04-22.
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