【YOLOv11】076、YOLOv11云服务部署：AWS、Azure、GCP云平台部署实战

一、从一次深夜部署故障说起

上周三凌晨两点，客户的生产环境YOLOv11推理服务突然响应超时。日志里只有一句“CUDA out of memory”，但监控显示GPU显存明明还剩4GB。问题出在哪里？最终发现是云平台自动更新的驱动版本与CUDA运行时出现了兼容性裂缝——这种云环境特有的“幽灵问题”，恰恰是本地部署很少遇到的。

云上部署YOLOv11，从来不是简单的pip install。今天我们就来聊聊三大云平台上的那些实战细节，这些经验都是真金白银换来的。

二、AWS EC2部署：选实例是个技术活

很多人直接选p3.2xlarge，其实浪费钱。YOLOv11的batch size设为1时，用g4dn.xlarge（半块T4）完全够用，每小时省下2美元。关键在镜像选择：

# 别用Amazon Linux 2，CUDA支持坑多# 推荐Ubuntu 20.04 Deep Learning AMI# 但要注意，AMI预装的PyTorch版本可能太老# 启动后第一件事：检查驱动nvidia-smi# 如果显示驱动未加载，大概率是内核版本问题