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滑道人工智能 是一个强大的无服务器平台，允许用户在几秒钟内运行、扩展和部署大型语言模型 (LLM) 或其他 AI 工具。它建立在去中心化基础架构（例如 Bittensor）之上，允许开发者通过 API、SDK 或浏览器 UI 按需启动模型，从而消除了传统 GPU 托管的阻力。
🚀 Chutes AI 的工作原理
从本质上讲，Chutes AI 允许您“启动”容器（称为 滑槽) 部署在去中心化 GPU 提供商上。这些节点可以安全、快速地运行您的代码并返回结果，无需任何云工程技能。您只需按实际使用量付费——非常适合 LLM 微调、嵌入生成、图像合成等应用。
🔧 主要特点
- 无服务器部署： 无需 DevOps，几秒钟内即可启动模型。
- 分散式计算： 由 Bittensor 网络矿工支持。
- 开放基础设施： 使用您自己的 Docker 容器或模板。
- 灵活的 SDK 和 CLI： 使用开发人员优先的工具实现一切自动化。
- 按使用付费定价： 无闲置 GPU 成本或订阅。
💡 入门
首先，您需要通过 Bittensor 热键创建一个帐户，生成 API 密钥，并选择一个 Chute 模板（例如，聊天补全、嵌入、图像转文本等）。所有内容都在安全容器中运行，并且 DeepSeek、Meta-Llama 或 Mistral 等模型已预先配置。
🤖 使用 Chutes AI 与 Janitor AI 或任何 LLM UI
Chutes AI 可以与前端聊天工具顺利集成，例如 清洁工人工智能 或者 KoboldAI。例如，在 Janitor AI 中：
- 型号名称： 任何有效的 Chutes 模型（例如 deepseek-ai/DeepSeek-V3）
- 代理URL：
https://llm.chutes.ai/v1/chat/completions - API密钥： 来自您的 Chutes 帐户
🌐 为什么你可能需要 Chutes AI 的代理
某些在共享或多会话设备上运行的前端工具或自动化框架可能会引发诸如速率限制或区域限制等问题。在这种情况下， 使用 服务器代理 来自 ProxyElite 可以显著提升稳定性。这些数据中心代理提供快速响应时间、静态 IP 和可靠的会话处理——这对于在模型调用期间保持一致的 API 性能至关重要。
👍 优点和👎 缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 无需设置或 GPU 维护 | 需要一些 CLI 知识 |
| 价格便宜，适合小规模使用 | 通过热键管理 API 密钥可能比较棘手 |
| 去中心化且开放 | 安全取决于集装箱卫生 |
| 支持 LLM、图像、音频 | 企业集成减少（截至 2025 年） |
✅ 最后的想法
Chutes AI 将去中心化的 GPU 算力带入简单、可编程的环境中。无论您是构建 AI 聊天机器人、处理嵌入，还是部署自定义模型容器，Chutes 都能提供开放标准且成本透明的无服务器 AI 计算。
为了获得最佳的稳定性和隐私性，特别是与第三方前端集成时，请考虑将其与可靠的 ProxyElite 数据中心代理.