Nebius AI Cloud 免费算力与推理服务实战指南 — 免费资源推荐

什么是 Nebius AI Cloud？

在免费 AI 算力资源日益紧缺的今天，Nebius AI Cloud 作为一股新兴力量，为开发者提供了极具竞争力的免费试用额度。Nebius 是一家总部位于荷兰阿姆斯特丹的云计算公司，由 Yandex 前高管创立，并在伦敦证券交易所上市（NLST: NBIS）。该公司专注于为 AI 开发者和数据科学家提供高性能计算基础设施，尤其在 GPU 算力和 AI 推理服务方面表现突出。

Nebius 的核心竞争力在于其拥有自己的 GPU 集群基础设施，不依赖第三方云厂商，因此在价格和性能上都有独特优势。对于想要免费体验高质量 AI 算力的开发者来说，Nebius 提供的 $5,000 新用户赠金是一个不容错过的机会。

Nebius 免费额度详解

Nebius 为新注册用户提供了丰厚的免费试用资源，具体包括以下几个方面：

1. 新用户赠金

新注册用户可获得最高 $5,000 的免费使用额度，有效期长达 60 天。这个额度足够你完成大量 AI 模型训练、推理测试和云服务部署。相比其他云厂商通常 $100-$300 的赠金，Nebius 的慷慨程度堪称业界领先。

2. 免费层服务

除了赠金之外，Nebius 还提供部分永久免费的服务层级，包括：

• Cloud Functions：每月 100 万次免费调用，适合部署无服务器 AI 推理端点
• Object Storage：1GB 免费存储空间，用于存放模型和数据
• IAM：身份和访问管理服务完全免费
• VPC 网络：基础网络功能免费使用

3. AI 推理 API 免费额度

Nebius 提供的 AI Studio 服务支持多种开源大模型的推理 API 调用，注册后即可获得一定量的免费 Token 额度，可用于体验 Llama 3、Qwen 2.5、DeepSeek 等主流开源模型的推理能力。

注册与账户设置

注册 Nebius 账户的流程非常简单，以下是从零开始的完整步骤：

第一步：创建账户

访问 cloud.nebius.ai 官网，点击”Get Started”按钮。你可以使用 Google 账号、GitHub 账号或邮箱注册。注册过程只需要一个有效的邮箱地址，无需绑定信用卡即可开始使用赠金额度。

第二步：完成身份验证

为了获得完整的赠金额度，你需要完成基本的身份验证。这通常包括：

• 填写个人或组织信息
• 可选：绑定支付方式以解锁更高额度（但不绑定也可以使用基础赠金）

第三步：创建项目和服务账户

登录控制台后，建议创建一个项目和对应的服务账户，用于 API 访问：

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# 安装 Nebius CLI

curl -sSL https://storage.yandexcloud.net/yc/install.sh | bash



# 初始化配置

yc init



# 创建服务账户

yc iam service-account create --name ai-worker --description "Service account for AI workloads"



# 分配角色

yc resource-manager folder add-access-binding --service-account-name ai-worker --role editor --folder-id your-folder-id

GPU 算力实战：启动你的第一个 AI 虚拟机

Nebius 最强大的能力之一是提供高性能 GPU 虚拟机。以下是使用赠金额度启动 GPU 实例的完整流程。

可选的 GPU 实例类型

Nebius 提供多种 GPU 配置，满足不同规模的 AI 计算需求：

通过 CLI 创建 GPU 实例

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# 查看 GPU 可用区

yc compute zone list



# 创建 A100 GPU 实例（预装 CUDA 和 PyTorch）

yc compute instance create --name ai-gpu-a100 --zone eu-west1-b --platform gpu-standard-v1 --create-boot-disk image-folder-id=standard-images,image-family=ubuntu-2204-lts --network-interface subnet-name=default,nat-ip-version=ipv4 --preemptible --ssh-key ~/.ssh/id_rsa.pub

注意使用

参数可以大幅降低成本。抢占式实例的价格约为按需实例的 30%-50%，非常适合模型训练和批量推理任务。

通过 Terraform 管理基础设施

对于需要频繁创建和销毁 GPU 实例的用户，推荐使用 Terraform 进行基础设施即代码管理：

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# main.tf - Nebius GPU 实例

terraform {

  required_providers {

    yandex = {

      source = "yandex-cloud/yandex"

    }

  }

}



provider "yandex" {

  zone = "eu-west1-b"

}



resource "yandex_compute_instance" "gpu_a100" {

  name        = "ai-gpu-a100"

  platform_id = "gpu-standard-v1"

  zone        = "eu-west1-b"



  resources {

    core  = 8

    memory = 48

    gpus  = 1

  }



  boot_disk {

    initialize_params {

      image_id = "ubuntu-2204-lts-gpu"

      size     = 100

    }

  }



  network_interface {

    subnet_id = yandex_vpc_subnet.default.id

    nat       = true

  }



  scheduling_policy {

    preemptible = true

  }



  metadata = {

    ssh-keys = "ubuntu:${file("~/.ssh/id_rsa.pub")}"

  }

}

AI Studio：一键调用开源大模型推理

Nebius AI Studio 是其最具特色的服务之一，它提供了与 OpenAI API 兼容的接口，让你可以无缝切换到开源大模型，同时保持代码零改动。

支持的模型列表

AI Studio 当前支持多种主流开源模型的推理，包括但不限于：

• Meta Llama 3.1 (8B/70B/405B) — Meta 最新的开源旗舰模型
• Qwen 2.5 (7B/72B) — 阿里云通义千问最新版
• DeepSeek V3 / R1 — 国产深度推理模型
• Mistral Small/Medium/Large — 欧洲开源模型家族
• Codestral — Mistral 专为代码生成优化的模型
• SDXL / Flux — 文生图模型推理

API 调用示例

AI Studio 的 API 完全兼容 OpenAI 格式，你只需要更换 base_url 和 API key 即可：

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# Python SDK 调用示例

from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    base_url="https://studio.api.nebius.ai/v1",

    api_key="your-nebius-api-key"

)



# 调用 Llama 3.1 70B

response = client.chat.completions.create(

    model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手。"},

        {"role": "user", "content": "请解释Transformer注意力机制的原理。"}

    ],

    temperature=0.7,

    max_tokens=2048

)



print(response.choices[0].message.content)

使用 cURL 测试

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curl -X POST https://studio.api.nebius.ai/v1/chat/completions \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -H "Authorization: Bearer *** \

  -d '{

    "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",

    "messages": [

      {"role": "user", "content": "Write a Python function for merge sort"}

    ],

    "max_tokens": 1024

  }'

流式输出（Streaming）

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stream = client.chat.completions.create(

    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",

    messages=[{"role": "user", "content": "请用中文介绍量子计算的基本概念"}],

    stream=True

)



for chunk in stream:

    if chunk.choices[0].delta.content:

        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Cloud Functions：零成本部署 AI 服务

Nebius Cloud Functions 是其 Serverless 计算服务，每月 100 万次免费调用额度使其成为部署轻量级 AI 服务的理想选择。你可以用它来创建 AI 推理的 API 端点，无需管理任何服务器。

部署 AI 推理函数

以下是一个使用 Cloud Functions 代理 Nebius AI Studio 推理的完整示例：

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# handler.py - Cloud Function 入口

import json

import urllib.request



API_URL = "https://studio.api.nebius.ai/v1/chat/completions"

API_KEY = "your-nebius-api-key"



def handler(event, context):

    # Cloud Function 处理函数

    body = json.loads(event.get("body", "{}"))

    user_message = body.get("message", "Hello")

    model = body.get("model", "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct")



    payload = json.dumps({

        "model": model,

        "messages": [{"role": "user", "content": user_message}],

        "max_tokens": 512

    }).encode("utf-8")



    req = urllib.request.Request(

        API_URL,

        data=payload,

        headers={

            "Content-Type": "application/json",

            "Authorization": "Bearer " + API_KEY

        }

    )



    try:

        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:

            result = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))

            reply = result["choices"][0]["message"]["content"]

            return {"statusCode": 200, "body": json.dumps({"reply": reply})}

    except Exception as e:

        return {"statusCode": 500, "body": json.dumps({"error": str(e)})}

部署命令

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# 创建 Cloud Function

yc serverless function create --name ai-proxy



# 部署函数代码

yc serverless function version create \

  --function-name ai-proxy \

  --runtime python312 \

  --entrypoint handler.handler \

  --source-path ./handler.py \

  --memory 256m \

  --execution-timeout 30s



# 允许公开访问

yc serverless function allow-unauthenticated-invoke --function-name ai-proxy



# 获取调用 URL

yc serverless function get --name ai-proxy --format json

数据存储与模型管理

在 AI 开发工作流中，数据存储和模型版本管理是关键环节。Nebius 提供了完善的存储解决方案。

Object Storage（对象存储）

Nebius Object Storage 兼容 Amazon S3 API，你可以直接使用 boto3 进行操作：

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import boto3



# Nebius S3 兼容客户端

s3 = boto3.client(

    "s3",

    endpoint_url="https://storage.ai.nebius.cloud",

    aws_access_key_id="your-access-key",

    aws_secret_access_key="your-secret-key",

    region_name="eu-west1"

)



# 上传训练数据

s3.upload_file("datasets/train_data.parquet", "my-ai-bucket", "data/train.parquet")



# 上传模型权重

s3.upload_file("models/my_model_v2.safetensors", "my-ai-bucket", "models/v2/weights.safetensors")



# 列出存储桶内容

for obj in s3.list_objects_v2(Bucket="my-ai-bucket")["Contents"]:

    print(f"{obj['Key']}: {obj['Size']} bytes")

在 GPU 实例上挂载存储

训练模型时，你需要将数据从 Object Storage 挂载到 GPU 实例上：

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# 在 GPU 实例上安装 s3fs

sudo apt-get install -y s3fs



# 配置凭证

echo "ACCESS_KEY:SECRET_KEY" > ~/.passwd-s3fs

chmod 600 ~/.passwd-s3fs



# 挂载存储桶

mkdir -p /mnt/data

s3fs my-ai-bucket /mnt/data \

  -o url=https://storage.ai.nebius.cloud \

  -o passwd_file=~/.passwd-s3fs \

  -o use_path_request_style



# 验证挂载

ls -la /mnt/data/

实际应用场景

以下是一些利用 Nebius 免费额度可以完成的实际项目：

场景一：微调开源大模型

使用 A100 GPU 实例和 LoRA 技术，你可以在几小时内完成一个 7B 参数模型的领域微调：

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# 安装依赖

pip install torch transformers peft accelerate datasets



# LoRA 微调脚本

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments

from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType

from datasets import load_dataset

from trl import SFTTrainer



model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

    "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",

    load_in_4bit=True,

    device_map="auto"

)



lora_config = LoraConfig(

    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,

    r=16,

    lora_alpha=32,

    lora_dropout=0.05,

    target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"]

)



model = get_peft_model(model, lora_config)

dataset = load_dataset("json", data_files="train_data.jsonl")



trainer = SFTTrainer(

    model=model,

    train_dataset=dataset["train"],

    args=TrainingArguments(

        output_dir="./lora-output",

        num_train_epochs=3,

        per_device_train_batch_size=4,

        gradient_accumulation_steps=4,

        learning_rate=2e-4,

        fp16=True,

        logging_steps=10,

    ),

)



trainer.train()

场景二：搭建 RAG 问答系统

结合 Nebius 的 GPU 算力和 AI Studio 推理能力，构建一个完整的 RAG 系统：

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import numpy as np

from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    base_url="https://studio.api.nebius.ai/v1",

    api_key="your-nebius-api-key"

)



def get_embeddings(texts, model="BAAI/bge-large-en-v1.5"):

    # 获取文本向量

    response = client.embeddings.create(model=model, input=texts)

    return [e.embedding for e in response.data]



def rag_query(query, knowledge_base, top_k=3):

    # RAG 检索增强生成

    query_emb = np.array(get_embeddings([query]))

    kb_embs = np.array(get_embeddings(knowledge_base["texts"]))

    scores = np.dot(kb_embs, query_emb.T).flatten()

    top_indices = np.argsort(scores)[-top_k:][::-1]

    context = "\n".join([knowledge_base["texts"][i] for i in top_indices])

    response = client.chat.completions.create(

        model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct",

        messages=[

            {"role": "system", "content": "基于以下上下文回答问题：\n" + context},

            {"role": "user", "content": query}

        ]

    )

    return response.choices[0].message.content

成本优化技巧

为了最大化利用免费额度，以下是一些实用的成本优化建议：

1. 使用抢占式实例

抢占式（Preemptible）GPU 实例的价格仅为按需实例的 30%-50%。虽然可能被随时回收，但对于容错性强的训练任务来说，这个性价比极其划算。建议设置检查点（checkpoint），以便实例被回收后可以从上次保存的位置继续训练。

2. 选择合适的 GPU 规格

并非所有任务都需要 H100。对于推理和小模型微调，A100 40GB 已经完全足够。根据实际需求选择最经济的配置：

• 7B 模型推理/微调 — 1x A100 40GB
• 70B 模型推理 — 1x A100 80GB
• 70B 模型全参数微调 — 2x-4x A100 80GB
• 大规模分布式训练 — 8x H100 80GB

3. 及时释放闲置资源

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# 查看运行中的实例

yc compute instance list --format json | jq '.[] | select(.status=="RUNNING")'



# 停止不需要的实例（停止后不再计费 GPU 费用）

yc compute instance stop ai-gpu-a100



# 完全删除不再使用的实例

yc compute instance delete ai-gpu-a100

4. 设置使用量告警

在 Nebius 控制台中设置预算告警，当消费达到设定阈值时自动通知。你也可以通过 API 编写定时检查脚本，在空闲时段自动停止实例，避免忘记关机导致额度浪费：

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import json

import urllib.request



def check_usage(budget_limit=100):

    # 检查当前消费并告警

    req = urllib.request.Request(

        "https://billing.ai.nebius.cloud/v1/balance",

        headers={"Authorization": "Bearer your-token"}

    )

    with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:

        data = json.loads(resp.read())

        spent = data.get("balance", 0)

        if spent >= budget_limit * 0.8:

            print("WARNING: 已使用预算的80%以上!")

        return spent

与其他免费算力平台的对比

为了帮助你做出最优选择，下面将 Nebius 与其他主流免费 AI 算力平台进行对比：

从对比可以看出，Nebius 在赠金金额上远超其他平台，且提供业界顶级的 A100/H100 GPU。唯一的限制是 60 天的有效期，但在这个时间窗口内，你可以完成相当多的 AI 项目开发。

注意事项与常见问题

账户安全

• 定期检查账单面板，确保资源消耗在预期范围内
• 为服务账户设置最小权限原则，避免意外操作
• 启用双因素认证保护你的账户安全

资源限制

• GPU 实例有区域限制，部分高级 GPU 可能只在特定区域可用
• 抢占式实例可能因资源紧张而无法创建，建议在非高峰时段尝试
• 免费赠金用完后，如果未绑定支付方式，实例将自动停止

常见问题

Q: $5,000 赠金用完后会自动扣费吗？
A: 不会。如果你没有绑定支付方式，额度用完后服务会停止，不会产生额外费用。绑定支付方式前请确认你的预算。

Q: 可以创建多个账户获取多份赠金吗？
A: Nebius 的服务条款禁止多账户滥用赠金。建议合规使用，专注于在一个账户内最大化价值。

Q: 抢占式实例被回收后数据会丢失吗？
A: 磁盘数据不会随实例回收而丢失（除非你删除了磁盘）。但内存中的数据会丢失，因此务必设置训练检查点并保存到持久存储。

总结

Nebius AI Cloud 凭借其 $5,000 的新用户赠金、业界顶级的 A100/H100 GPU 资源、兼容 OpenAI API 的 AI Studio 推理服务以及永久免费的 Cloud Functions 层级，成为目前最具吸引力的免费 AI 算力平台之一。

对于想要在零成本条件下体验高端 GPU 算力的开发者，Nebius 提供了一个难得的机会。无论你是想微调开源大模型、搭建 RAG 系统、还是部署 AI 推理 API，Nebius 的免费额度都足以支撑你完成从概念验证到原型的全流程开发。

关键建议：合理规划 60 天的赠金使用窗口，优先完成最核心的 AI 项目，使用抢占式实例降低成本，设置预算告警防止资源浪费。把握住这个机会，让你的 AI 项目在顶级算力上起飞！