从 0 构建 AI Demo？这份“云上 0 元清单”你值得拥有！

学习大模型相关技术，准备写个小应用跑通前后端、调用模型接口、做个简洁的可视化界面，但做到一半就卡住了------ 往往不是卡在代码，而是卡在基础设施。"服务器去哪开？云服务动不动就几百起步"、"SSL 证书怎么配？配起来还怕过期"、"模型怎么部署？V100 算力谁能承受得起"、"公网可访问？公网 IP、域名、备案......太麻烦了"

真要上线给用户访问，光搞定前后流程的云服务配置，就可能要花上几百甚至上千块，更别提如果你不小心超过了用量，还可能默默地产生扣费风险。

对刚起步的开发者来说，当你只想验证一个想法、搭出最小可用产品（MVP），甚至只是为了练手、面试展示、给团队讲方案时，这种"起步就交钱"的门槛很容易劝退。

本篇文章探讨：原来已经有一套合法合规、稳定靠谱的"免费云资源组合" ------ 传送门：亚马逊云科技全套云服务，能让你用接近 0 成本的方式把 Demo 跑起来！

闲话少叙，直接开冲！！

一、架构设计

这个架构的核心目标：用最少的钱跑通链路，实现功能验证、用户交互与模型能力一体化。刚好！这些，在亚马逊云科技免费套餐中都有覆盖。

要做 AI 应用最小实现，哪些服务是"非用不可"的？构想的实践组合：

1、前端托管：静态页面部署 + 免费 CDN + HTTPS

2、用户交互：表单提交 / 邮箱通知 / 模型问答接口

3、后端逻辑：轻量 Flask 接口 + 模型推理封装

4、模型服务：Notebook 实例原型调试 + API 封装

5、基础设施：公网访问、域名绑定、SSL 证书、邮件系统

二、静态官网

许多人搭 landing page，还去搞宝塔、买 VPS，其实完全没必要。这里推荐直接用 S3 创建了一个静态托管桶，然后接 CloudFront 配置缓存和 HTTPS 访问。整个部署流程只用几分钟，最关键是：1TB/月免费流量 （覆盖绝大多数原型项目）、SSL 证书永久免费、页面可访问全球

📌 部署步骤简要：

perl 复制代码

# 1. 创建 S3 存储桶（建议与域名一致，便于管理）
aws s3 mb s3://my-demo-site --region us-east-1

# 2. 设置桶为静态网站托管 + 公共读取权限
aws s3 website s3://my-demo-site/ --index-document index.html

# 3. 添加公共读取权限（注意：仅限静态页面可公开访问）
cat > policy.json <<EOF
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [{
    "Sid": "PublicReadGetObject",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": "*",
    "Action": "s3:GetObject",
    "Resource": "arn:aws:s3:::my-demo-site/*"
  }]
}
EOF

aws s3api put-bucket-policy \
  --bucket my-demo-site \
  --policy file://policy.json

# 4. 上传构建好的前端页面（例如 Vite / React / Vue 的 dist 目录）
aws s3 sync ./dist s3://my-demo-site --delete

# 5.1 在 Amazon Certificate Manager（ACM）申请 SSL 证书（需完成 DNS 验证）
# 登录控制台：亚马逊云科技 → Certificate Manager → 请求新证书

# 5.2 创建 CloudFront 分发，关联 S3 源和已验证的证书
# 可以使用控制台创建，也可以使用以下 CloudFormation 简化部署

当前免费套餐下，CloudFront 每月提供 1TB 全球流量 + 200 万请求次数，足以支撑原型项目甚至早期测试上线。

三、邮件下发

📮 邮件通知一直是低成本服务中的刚需，验证码、账单、告警都离不开它。

用 Amazon 的 Simple Email Service（SES），设置过程比预期中简单，而且不用担心送达率的问题。

css 复制代码

import boto3

def send_email(to_address, subject, body):
    client = boto3.client("ses", region_name="us-east-1")
    return client.send_email(
        Source="[email protected]",
        Destination={"ToAddresses": [to_address]},
        Message={
            "Subject": {"Data": subject},
            "Body": {"Text": {"Data": body}},
        },
    )

用户一提交表单，通过 Flask 触发上述接口，后台秒发邮件。相比自己配 SMTP、跑第三方邮件网关，这种方案在项目初期是"直接用起来"的程度。而且有每月 3,000 封的免费额度，足够覆盖 POC 阶段。

四、模型推理

进入大模型环节，Amazon SageMaker 提供的 Notebook 实例非常适合"边开发边试"的方式：在 Notebook 中加载 HuggingFace 模型（如 deepseek-llm）,封装为可部署的 API，再结合前端接入，实现 AI 问答、摘要等能力，

📌 Notebook 示例：

python 复制代码

# 安装依赖（首次使用时）
# pip install transformers

from transformers import pipeline
import logging

# 初始化问答模型（会自动从 HuggingFace 下载模型）
try:
    print("🚀 正在加载 deepseek-ai 模型...")
    qa = pipeline("question-answering", model="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat")
except Exception as e:
    logging.error(f"模型加载失败：{e}")
    exit(1)

def ask_question(question, context):
    try:
        result = qa(question=question, context=context)
        print(f"问题：{question}")
        print(f"回答：{result['answer']}")
        print(f"置信度：{result['score']:.4f}")
        return result
    except Exception as e:
        logging.warning(f"推理出错：{e}")
        return {"answer": "模型处理失败，请检查输入或重试。", "score": 0.0}

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    context_text = """
    AI 编排（AI Orchestration）是指通过流程控制、函数调用或多智能体协调等方式，
    将多个大模型组件或工具服务组织成完整工作流的过程，常用于自动化任务、数据处理、
    智能问答和企业应用集成场景中。
    """
    question_text = "什么是 AI 编排？"

    response = ask_question(question_text, context_text)

配合 SageMaker Notebook 使用，体验更佳，可视化查看结果、做 prompt 尝试、调优速度极快。每月 250 小时免费使用，足够支撑实验性质的 Demo 项目。

五、API 部署

API 接口服务可选择部署在 Amazon Lightsail 上，一个轻量 VPS，支持 SSH、自动快照、固定 IP，并有3 个月免费试用期。

📌 Flask API 部署如下：

bash 复制代码

sudo apt update && sudo apt install python3-pip nginx
pip install flask gunicorn

# 启动 gunicorn 后端服务
gunicorn app:app -b 0.0.0.0:8000

绑定域名 + 配好 SSL 后，用户就可以安全地调用模型接口。比起裸 EC2，Lightsail 更适合小团队上线原型，有图形化面板管理，操作更直接，适合熟悉 Web，但不太想接触复杂运维的开发者。

六、小结

当前注册路径分为两种：1、全球账号 （支持海外节点、香港 CDN、SageMaker 等服务）：适合做跨境项目、体验新功能。2、中国区账号（人民币结算、落地更快）：适合做本地项目、落地测试

两个账号可分开注册、管理。个人推荐全球账号先体验，功能更丰富，用完之后可根据实际项目迁移。

打开亚马逊云科技的官网，然后点击右上角的创建用户按钮，创建新的账户：然后输入要创建的邮箱地址，然后点击验证邮箱地址，在邮箱中找到验证码然后输入：

验证通过后输入一下要创建用户的密码，如图：

下一步输入一些相应的个人信息：

下一步输入自己的账号信息，一般都是visa卡就可：

确认输入信息，然后进行身份验证，选择短信验证然后地区选择中国，进行短信验证：

选择支持计划，根据自身情况，个人开发就选择第一个，企业的话选择后面两个都可以：

！！如果你也正准备开始一个 AI 小项目，现在就去亚马逊云科技免费资源中心看看有哪些服务适合你，动手去构建你的第一个闭环应用吧~~

✅ 友情提示1：如果决定不再使用服务的话，记得要在控制台关闭服务，以防超过免费额度产生扣费。

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