serverless-workers 是基础设施领域的开源项目，由 runpod 开发，2022 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 62。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-16。
它主要面向的使用场景是：在Runpod上快速部署StableDiffusion图像生成服务。同类可对比的替代方案包括 runpod-workers、Modal、Banana。
serverless-workers
一键部署 AI 模型为无服务器端点，省时省力
这是一个由 Runpod 官方提供的无服务器 worker 集合，用于在 Runpod 平台上运行 AI 推理任务。它包含多个预构建的 worker，支持 Stable Diffusion、Whisper 等模型，用户可以通过 Docker 容器快速部署。该项目目前已被官方新仓库 runpod-workers 取代，不再维护。它解决的是在无服务器环境中简化 AI 模型部署和调用的问题，核心能力是提供现成的 worker 模板，让用户无需从零搭建基础设施，即可将 AI 模型封装为可调用的端点。
开源
unknown
图像生成
GitHub 星标
★ 62
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类图像生成
开发团队runpod
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,anything-v3,containers,docker,openjourney,runpod,serverless,stable-diffusion,whisper,workers
GitHub 星标★ 62
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-12-11 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 官方出品，与 Runpod 平台深度集成，部署流程顺畅
- 预置多种热门模型（Stable Diffusion、Whisper），开箱即用
- 基于 Docker，环境隔离，便于扩展自定义模型
不足之处
- 已被官方新项目替代，不再更新，存在功能滞后
- 文档和社区支持有限，问题排查依赖官方渠道
- 仅适用于 Runpod 平台，迁移到其他云服务成本高
适用场景
- 在 Runpod 上快速部署 Stable Diffusion 图像生成服务
- 将 Whisper 语音识别模型封装为无服务器 API
- 作为学习参考，了解无服务器 AI worker 的架构设计
替代项目
runpod-workers、Modal、Banana
项目介绍
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