AMD Radeon Cloud 上手：免费 GPU 云平台，手把手领 Token 接入 WorkBuddy

本地显卡显存不够跑大模型，又不想花钱买高价云 GPU，AMD Radeon Cloud 算是一个值得试试的选择。它依托 ROCm 生态，PyTorch、vLLM、SGLang 这些常用 AI 框架都能直接跑。平台分国内站和全球站，两套账号、额度完全独立，国内开发者直接用中国区开发者中心就可以。

平台有两种核心玩法：GPU 实例和模型 API。GPU 实例是带 AMD 显卡的容器环境，可以 SSH 或者 JupyterLab 交互式开发，做模型微调、本地实验；而模型 API 兼容 OpenAI 接口，很多客户端、Agent 工具改一下接口地址就能对接。API 还分共享端点和专属端点，共享端点免费调用，不用启动实例消耗额度，很适合快速调试。

想要使用这套能力，第一步就是注册并兑换权益，整个流程不算复杂。

一、注册登录 AMD 开放平台

打开官网 https://developer.amd.com.cn，没有账号先完成注册，登录平台。

登录之后，找到「我的权益」；

如果入口找不到，点击右上角头像，进入个人中心页面。

二、兑换额度权益

直接访问兑换页面：https://developer.amd.com.cn/points/redeem 页面拉到底部，点击立即兑换，按需选择兑换时长。兑换成功后，进入 Radeon Cloud 控制台：https://developer.amd.com.cn/radeon/

三、获取 API Key

打开 Token Factory 页面：https://developer.amd.com.cn/radeon/tokenfactory，在这里生成自己的 API Key。

也可以在模型列表里任选一个模型，页面会直接展示对应的密钥和 API 请求地址，方便直接复制。

四、接入 WorkBuddy 等 AI 客户端

这里以 WorkBuddy 为例做配置

有个坑一定要留意： WorkBuddy 不要填 BaseUrl，要用 curl 请求地址： https://developer.amd.com.cn/radeon/api/v1/chat/completions

其他很多工具（比如 Cherry Studio、自定义脚本），填写 BaseUrl 则用下面这个地址： https://developer.amd.com.cn/radeon/api/v1

把 API Key、接口地址复制粘贴进 WorkBuddy 配置面板，点击测试连接，提示成功后保存，就能直接调用 AMD 平台的模型。

两种服务模式怎么选

如果要做模型训练、微调，在 Jupyter 里做大量实验，需要完整 Linux 环境，就创建 GPU 实例。实例可以配置 PVC 持久存储保存文件，实例运行会消耗兑换来的额度；不使用的时候记得关闭实例，避免额度持续被扣。

如果只是应用开发，调用大模型做对话、推理，优先使用共享端点。共享端点免费，不用启动 GPU 实例，没有持续消耗额度的问题，缺点是模型池由平台维护，模型会不定期更新。要是需要固定模型、更高的推理稳定性，可以自己启动实例搭建专属端点。

国内站和海外站账号、API Key 互相不通用，注册在哪边，就用对应站点的接口地址，不要混用，否则会鉴权失败。

总的来说，AMD Radeon Cloud 对想体验 ROCm 生态、做模型推理和小规模微调的开发者很友好。免费共享 API 可以快速接入各类 Agent 客户端，兑换后的 GPU 额度还能用来跑完整的训练实验，搭配 WorkBuddy 这类工具，上手门槛很低。