一、雲端平台的選擇

對於 Streamlit/Python 專案來說，市面上有幾種主流的部署方案：

• Streamlit Cloud：對於純 Streamlit 專案非常友好。但如果專案需要依賴 FAISS 知識庫和較大的 Gemma 模型權重，它在環境配置和資源限制上可能會比較吃緊。

• Heroku/Render：這類平台提供了簡單的環境配置，但對於需要較大記憶體或長時間運算的 AI 專案來說，成本可能會迅速增加。

• Google Cloud Run (推薦)：全代管的無伺服器容器平台，支援前一天準備好的 Docker 容器。

二、為什麼選擇 Cloud Run？

Cloud Run優勢：

• 容器化支援：Cloud Run 直接運行 Docker 容器，這確保了專案環境的絕對一致性，避免了環境差異導致的錯誤。

• 成本效益與擴展性：它採用無伺服器架構，只在處理請求時才收費，能大幅降低閒置成本。同時，它能根據流量自動擴展，輕鬆應對使用者突然增長的需求。

三、準備服務配置文件

雖然 Cloud Run 主要依賴 Dockerfile，但仍需準備服務的必要配置。對於 Streamlit 應用程式來說需要指定容器監聽的端口，並確保服務能順利啟動。