本 Cloudflare Workers AI 教程将向您展示如何直接在 Cloudflare 的全球边缘网络上部署和运行机器学习模型。借助 Cloudflare Workers AI ，您可以在靠近用户的地方执行大型语言模型（LLMs）、文本翻译、图像生成和语音转文字，而无需管理复杂的 GPU 服务器。以下步骤涵盖了如何配置 Wrangler、编写 fetch 处理程序、运行 Llama 模型以及优化边缘 API 成本。 TL;DR 无服务器运行 AI 模型；Cloudflare Workers AI 管理底层 GPU 基础设施，仅按活跃计算量计费。 在 wrangler.toml 中配置绑定（bindings）；...
Edge Computing
边缘计算指南与资源，涵盖在靠近用户处运行代码、Cloudflare Workers、低延迟 API 设计与缓存策略。
Cloudflare Workers 与 AWS Lambda 都是无服务器计算平台，但它们的起点不同。Lambda 是庞大 AWS 生态系统中确立的无服务器标准；Workers 则是边缘原生的，为低延迟和全球分发而生。2026 年，两者都很出色，正确的选择取决于你的工作负载和现有技术栈。本指南从真正重要的维度对比 Cloudflare Workers vs AWS Lambda。 要点速览（TL;DR） Workers 在轻量的 V8 isolates 上于 edge 运行，cold start 几乎为零，并默认全球分发 Lambda 在 AWS 区域中以 microVM 模型运行，支持众多语言运行时，并与 AWS 生态系统深度集...
Cloudflare Workers 让你无需管理服务器，就能在靠近用户的边缘运行后端代码。对 API 而言，近乎为零的冷启动、全球分发与紧密集成的存储三者结合，使 Workers 在 2026 年成为极具吸引力的平台。本指南讲解 Cloudflare Workers API 的结构，以及它与传统后端有何不同。 要点速览 Cloudflare Workers 在边缘的 Cloudflare 全球网络上运行你的代码，因此请求可在靠近用户处以近乎为零的冷启动被处理 Worker 通过 fetch 处理器处理传入请求；你按方法与路径进行路由，并返回标准的 Response 对象 Workers 直接绑定到存储：D1（SQLite）、KV（...