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Vercel AI Cloud上的零配置后端
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Vercel推出无配置后端支持，简化AI应用开发。通过自动识别框架，优化基础设施，支持Python和TypeScript。新功能提升后端可靠性和性能，开发者可专注于应用逻辑。
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关键要点
- Vercel推出无配置后端支持，简化AI应用开发。
- 支持Python和TypeScript的流行后端框架，自动识别并优化基础设施。
- 后端处理数据、运行推理并响应实时事件，支持复杂的多步骤工作流。
- 框架定义基础设施（FDI）使得Vercel能够自动映射后端框架到合适的基础设施。
- 开发者只需编写后端代码，无需配置文件或自定义设置。
- Vercel提供零配置支持，自动检测和优化代码。
- 推出本地Vercel Python SDK，提供访问Vercel产品和服务的API抽象。
- Fluid compute确保仅为代码实际运行时付费，优化AI工作负载的成本。
- 工作流开发工具包（WDK）为需要持久性和可靠性的后端提供耐用性和可观察性。
- 发布一系列后端模板，展示生产就绪的AI模式。
- Vercel为整个堆栈提供统一的平台，支持实时API和长期运行的后台代理。
❓
延伸问答
Vercel的零配置后端支持有什么优势？
Vercel的零配置后端支持简化了AI应用开发，开发者只需编写后端代码，无需配置文件或自定义设置，自动优化基础设施。
Vercel支持哪些后端框架？
Vercel支持流行的Python框架如FastAPI和Flask，以及TypeScript框架如Express、Hono、NestJS和Nitro。
什么是框架定义基础设施（FDI）？
框架定义基础设施（FDI）是Vercel自动识别后端框架并映射到合适基础设施的机制，简化了后端部署过程。
Fluid compute如何优化AI工作负载的成本？
Fluid compute根据代码实际运行时间计费，确保仅为活跃执行时间付费，从而降低长时间运行的AI工作负载成本。
Vercel的工作流开发工具包（WDK）有什么功能？
工作流开发工具包（WDK）为需要持久性和可靠性的后端提供耐用性和可观察性，适用于多步骤流程的编排。
如何开始使用Vercel的后端AI模板？
用户可以访问Vercel发布的后端AI模板库，这些模板展示了生产就绪的AI模式，帮助快速构建应用。
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