基于pytorch、fastAPI、opencv的API免费部署平台咨询

Heroku默认500M的slug体积限制确实装不下带PyTorch、OpenCV的机器学习类API，以下是几个亲测可用、没有严格依赖体积限制的免费平台，适配你的技术栈：

• Render
  免费层不对依赖包、代码体积做硬性限制，仅约束运行时内存为512M。部署时直接关联Git仓库，选择Python运行时，启动命令填uvicorn 你的入口文件名:app --host 0.0.0.0 --port $PORT即可自动完成构建。注意依赖里选CPU版本的PyTorch、opencv-python-headless（去掉冗余GUI依赖），就能稳定在内存限制内运行。免费实例15分钟无访问会进入休眠，首次冷启动耗时10-30秒，适合个人测试、Demo场景使用。
• Railway
  新用户注册每月赠送固定免费使用额度，无依赖体积上限，默认CPU实例配1G运行内存，跑常规CV推理接口完全无压力。既支持原生Python构建，也支持自定义Dockerfile部署，不需要手动裁剪大体积依赖，只要requirements.txt写对就能正常构建。只要不跑高并发长耗时任务，每月免费额度基本能覆盖个人Demo的使用需求。
• Hugging Face Spaces
  面向机器学习应用打造的托管平台，原生兼容PyTorch、OpenCV等所有常见CV/ML依赖，完全没有构建时的体积限制。免费层默认给2核CPU、1G运行内存、16G存储空间，还可以申请免费GPU实例跑重负载推理任务。部署时选Python模板或者自定义Docker模板，配置好启动命令就能上线，免费实例没有强制休眠规则，访问稳定性比通用PaaS平台更好。唯一需要注意的是免费层部署的项目默认公开可见，做非公开内部接口的话需要升级付费版。
• Fly.io
  免费层支持3台共享CPU小规格实例，单实例256M内存，不限制构建时的依赖/镜像体积。推荐用自定义Dockerfile部署，把所有依赖提前打包到镜像里，完全不受平台构建规则的约束，只要镜像能本地正常运行就能上线。免费实例没有强制休眠政策，全球边缘节点访问速度不错，部署后可以设置消费额度告警，避免超出免费额度产生意外扣费。

部署小提示：不管选哪个平台的免费层，都建议优先安装CPU版PyTorch（比带CUDA的全量版本体积小70%以上）、opencv-python-headless替换默认的opencv-python，能大幅降低构建后的体积和运行时内存占用，避免出现构建失败、运行时OOM的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18970300