BpFile(id=529, bpId=395, name=跨域拉取海外模型和镜像的网络加速最佳实践, author=null, keyword=网络加速,大模型海外域名加速, description=在大模型训练与推理的实际业务场景中，海外网络访问已成为制约效率与体验的关键瓶颈。一方面，训练阶段常需从 Hugging Face、GitHub、AWS S3 等海外平台拉取开源模型权重、数据集或依赖库，动辄数十GB的文件在无加速情况下下载耗时数小时甚至中断，严重拖慢迭代节奏；另一方面，推理服务若部署于国内，而终端用户分布在全球（如出海企业、国际客户），跨境请求经由传统公网链路传输，面临高延迟（>300ms）、抖动大、丢包率高等问题，导致首 Token 延迟飙升、流式响应卡顿，用户体验急剧下降。因此，缺乏高效、稳定的海外网络加速能力，已成为大模型应用全球化落地与研发提效的“隐形天花板”。GA数据跨境传输为用户完全自主可控行为，对传输内容和法律安全完全负责。, position=null, ossUrl=bp-143X992R9PL3XYT9.pdf, tags=null, level=null, tagList=null, products=null, productList=null, hotspot=null, oneClick=1, createTime=null, modifiedTime=null, timeConsuming=null, status=1, pdfDescription=
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场景描述
在大模型训练与推理的实际业务场景中，海外网络访问已成为制约效率与体验的关键瓶颈。一方面，训练阶段常需从 Hugging Face、GitHub、AWS S3 等海外平台拉取开源模型权重、数据集或依赖库，动辄数十GB的文件在无加速情况下下载耗时数小时甚至中断，严重拖慢迭代节奏；另一方面，推理服务若部署于国内，而终端用户分布在全球（如出海企业、国际客户），跨境请求经由传统公网链路传输，面临高延迟（>300ms）、抖动大、丢包率高等问题，导致首 Token 延迟飙升、流式响应卡顿，用户体验急剧下降。因此，缺乏高效、稳定的海外网络加速能力，已成为大模型应用全球化落地与研发提效的“隐形天花板”。GA数据跨境传输为用户完全自主可控行为，对传输内容和法律安全完全负责。
应用场景
希望通过PAI平台/ACS集群进行模型训练、推理，实现业务的AI智能升级，同时需要访问海外网络的场景，基于 CADT 一键完成海外网络加速环境。
解决问题
1. 一键部署全球加速网络 GA，自动配置云解析 PrivateZone规则，实现海外特定网络访问加速。 2. 通过NAT+EIP实现VPC网络的公网访问。 |
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