📋 前言
随着 AI 应用的普及,模型部署成本成为开发者的一大痛点。Cloudflare Workers AI 提供了 免费额度充足、全球边缘部署 的无服务器 AI 推理平台,支持 Llama、Mistral、Stable Diffusion 等主流模型。并且对于个人 Free计划 的用户,每天有 10K 的神经元额度,个人完全够用了。
本文将带你从零搭建一个基于 Workers AI 的图像分类接口,包含环境配置、代码编写和最佳实践。

🎯 准备工作
1. 注册并登录 Cloudflare
- 访问 cloudflare.com 注册账号
- 完成邮箱验证
2. 创建 Worker 并绑定 AI
- 进入 计算和AI → Workers & Pages → 创建应用程序 按钮
- 创建一个Hello World 模板即可(如果不会创建,可以访问这个链接 通过cloudflare白嫖个人docker镜像加速服务)
- 绑定AI,步骤如图
a. 进入新创建的 worker 中,选择 绑定

b. 选择 workers AI,点击添加绑定按钮

c. 输入变量名称:AI,这个名称可以随意,点击添加绑定按钮

d. 绑定完成之后,如图所示

💻 部署
1. 编辑 worker.js 代码
- 点击右上角的 编辑代码 按钮,跳转如下页面

- 删除 worker.js 里面的所有文件
- 获取 worker.js 代码,并复制到worker里面
访问并获取 worker.js 代码:cloudflare-workers-classify

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点击右上角部署按钮
显示部署成功后,返回到 worker 设置界面

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配置自定义域名
cloudflare 给定的默认访问链接再国内访问容易被墙,需要自定义一个域名,关于添加自定义域名的方式,请访问:如何通过CloudFlare添加自己的域名站点,创建自定义域访问Workers服务-羲阳博客

2. 新增环境变量
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再 设置 界面新增变量,保持并部署。
REQUIRE_TOKEN:ture 开启token验证,false 关闭token验证
API_TOKEN:请求令牌

🧪 效果展示
访问自定义域名或者cloudflare给出的默认地址即可打开图像识别页面


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