选择模板
模板是你的实例启动时所依据的配方：镜像和标签、启动模式、环境变量、端口、可选的启动脚本，以及该配方所需的机器约束。你在部署页面上选择模板，就在选好硬件之后。
系统模板与你自己的模板
| 精选（系统） | 私有 | 公开 | |
|---|---|---|---|
| 由谁维护 | Superheat | 你的组织 | 所属组织 |
| 谁可以看到 | 所有人 | 仅你的组织 | 所有人 |
| 谁可以编辑 | 没有人 —— 通过 API 也不可修改 | 所属组织 | 所属组织 |
| 卡片上的标记 | 精选 | 一个锁形图标 | 公开 |
从精选模板开始。它们是部署选择器默认提供的模板，其中大多数带有 [Automatic] 标签 —— 显示为自动标记 —— 它会在启动时解析为与你所选机器的 CUDA 版本相匹配的镜像标签。
当你需要特定的镜像、自己的环境变量、额外的端口或启动脚本时，就自己构建一个。任意模板上的创建副本会把它复制到你的组织中，成为一个你可以编辑的私有模板 —— 密钥值和私有镜像仓库凭据不会跨组织复制，因此你要重新输入自己的。参见创建模板。
各个标签页
模板页面把模板库分成五个标签页。
| 标签页 | 列出的内容 | 排序 |
|---|---|---|
| 推荐 | Superheat 精选模板 | 先按精选顺序，再按名称 |
| 我的模板 | 你的组织拥有的模板，包括私有和公开 | 最近编辑的在前 |
| 最近使用 | 你的组织已经部署过的模板 | 最近启动的在前 |
| 热门 | 精选模板和公开模板 | 按启动次数，从高到低 |
| 无服务器 | 暂无内容 —— 为自动伸缩、按请求计费的端点预留的占位 | — |
标签页下方是一个搜索框，可按名称、描述和镜像匹配，以及一行分面标签：启动模式的 SSH、Jupyter、参数 和 VM，以及从当前列出的模板中得出的 CUDA 下限，例如 CUDA 12.4。这些标签可以切换；点击已激活的标签即可清除它。无服务器标签页会把它们隐藏，因为那里没有可筛选的内容。
每张卡片都带有模板名称、镜像引用、启动模式标记、诸如 CUDA 12.4、自动或 ARM 这样的派生标记，以及启动次数。打开一张卡片会显示完整的配方 —— 镜像、Jupyter 设置、环境、端口、参数、启动脚本、机器约束和说明文档。标记为密钥的环境值会保持遮蔽，除非该模板归你的组织所有。一个标签页起初最多显示 100 个模板；底部的加载更多会取回下一页。
在 Superheat CN 上，精选模板的镜像引用都指向阿里云 ACR，例如 superheat-cn-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/superheat/pytorch，卡片和详情显示的就是这个引用。复制出来的副本沿用同一个引用。参见Superheat CN 上的镜像。
让模板出现在部署页面上
部署页面的选择器列出的是精选模板，因此你自己的私有模板不会自动出现在那里。改为从模板库启动它：在卡片上或其详情对话框中按启动，在市场中挑选硬件，模板就会一路跟着你。只要它适配你所选的机器，就会被固定在选择器最前面并预先选中。
兼容性检查如何工作
选定报价后，选择器中的每个模板都会针对那台机器进行检查。不兼容的模板会变暗且无法点击；把鼠标悬停在上面会显示原因。如果你从模板库启动的那个模板通过了检查，页面就会预先选中它，否则选中第一个通过检查的模板。
如果选择器中没有任何模板适配这台机器，部署按钮旁会出现一个错误面板，标题为 “模板无法在此机器上运行”，下面是原因和一句 *“请选择兼容的模板或换一块 GPU。”*在你照做之前，部署按钮会一直保持禁用。
检查按以下顺序执行，你看到的原因就是第一个失败的那项。
| 检查项 | 失败条件 | 提示内容 |
|---|---|---|
| 可用性 | 模板被标记为即将推出 | 此模板尚不可启动。 |
| 架构 | 模板声明了 amd64/x86_64 之外的架构 | 需要 ARM (arm64) 硬件；Superheat 主机为 x86_64。 |
| 虚拟化 | 启动模式为 vm，或模板要求支持虚拟机的主机，而该报价并非如此 | 此机器不支持 VM。 |
| CUDA（过旧） | 模板的 cuda_min 高于机器的最高 CUDA | 需要 CUDA ≥ 12.4；此机器为 12.1。 |
| CUDA（过新） | 模板的 cuda_max 低于机器的最高 CUDA | 固定使用较旧的 CUDA 栈（最高支持 12.4）；此机器为 12.8。 |
| 显存 | 模板的最小显存高于报价的每卡显存 | 需要 ≥ 48 GB VRAM；此机器为 24 GB。 |
有两点细节值得了解：
- 显存检查针对的是每卡显存，而不是切片总量。由 24 GB 显卡组成的 4× 切片不满足 48 GB 的要求。
- 模板推荐的磁盘容量是建议，不是约束。它出现在模板的机器约束中，写作：“建议 N GB 磁盘”；兼容性检查会忽略它，部署页面的磁盘滑块也不会采用它 —— 滑块从自己的默认值开始。
这项检查只是为了方便，并不是强制执行点。表中有四项 API 也会在服务端检查，无论请求来自控制台还是你自己的代码，都以 422 拒绝：即将推出是 TEMPLATE_COMING_SOON，架构是 TEMPLATE_ARCH_UNSUPPORTED，虚拟化（vm 启动模式）是 OFFER_NOT_VM_CAPABLE，CUDA 过新是 TEMPLATE_CUDA_TOO_NEW。CUDA 过旧和显存两项 API 在部署时不检查，而是交给调度在放置时检查：机器不满足时，部署会返回 201，但实例启动不了，最终落到 error（不计费）。参见错误代码。
ssh 和 jupyter 启动模式还有一项不属于本检查的额外要求：镜像必须派生自 Superheat 基础镜像，因为原始镜像既没有 SSH 服务器，也没有可启动的 JupyterLab。在 Superheat CN 上，这意味着镜像要写 ACR 上 superheat/ 命名空间里的引用，精选模板已经是这样。args 和 vm 可以运行任何镜像。参见启动模式和基础镜像。
“即将推出”是什么意思
有些模板在其执行路径尚未存在时就已发布。另一些则要等到能在公开端口上要求实例访问令牌才会上架：Ollama、InvokeAI、LLaMA-Factory 和 vLLM，它们的服务目前还无法拒绝不带令牌的请求。这两类模板在卡片上都带有即将推出标记，兼容性检查会在每台机器上拒绝它们，因此它们永远无法走到部署那一步。在卡片上，启动按钮被禁用，工具提示为：“执行功能将在后续版本推出。”；在详情对话框中，同一个按钮被禁用，并显示为即将推出。
在 Superheat CN 上，来自 NVIDIA NGC（nvcr.io）的精选模板也被标记为即将推出，例如 Triton Inference Server 和 RAPIDS：NGC 镜像没有同步到阿里云 ACR。参见Superheat CN 上的镜像。
无服务器标签页是同样的想法在模板库这个层面上的体现：它是一个仍在开发中的功能的占位，返回的结果始终为空。目前它既不可筛选，也不可启动。
即将推出的模板仍然可读 —— 打开一个就能查看它的镜像、环境和端口 —— 你也可以把它复制到自己的组织中。副本会保留该标记，所以复制出来的模板同样无法启动。