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Cloudflare Workers AI 部署实战:零成本搭建你的AI图像分类接口

羲 阳
2026-01-30 / 0 评论 / 1 点赞 / 43 阅读 / 0 字

📋 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。

每天限量10K的神经元,个人完全够用

🎯 准备工作

1. 注册并登录 Cloudflare

2. 创建 Worker 并绑定 AI

  • 进入 计算和AIWorkers & 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
    进入新创建的worker中,选择绑定Tab
    b. 选择 workers AI,点击添加绑定按钮
    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
    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
    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

ScreenShot_2026-01-30_144429_821

ScreenShot20260129173401982

2. 新增环境变量

  • 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

    ScreenShot20260130143047869

🧪 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

ScreenShot20260130143908641

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