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：
# 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/*" }]}EOFaws 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。
import boto3def send_email(to_address, subject, body): client = boto3.client("ses", region_name="us-east-1") return client.send_email( Source="admin@example.com", 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：
# 安装依赖（首次使用时）# pip install transformersfrom transformers import pipelineimport 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：
sudo apt update && sudo apt install python3-pip nginxpip 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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