評估你的AI視覺識別模型對計算能力的需求。不同的模型可能不同的硬件資源，GPU或CPU的數量和類型。

在VPS上安裝適合的深度學習框架，如TensorFlow, PyTorch等，以及相關的依賴庫。

將你的AI視覺識別模型上傳到VPS，進行相的訓練和優(yōu)化。

你使用Flask, Django等Web框架來部署個API服務，使得其他用通過調用這個服務來進行圖像識別。

對于玩具制造業(yè)來說，利用AI視覺識別技術實現產品質量檢測，提高生產效率和質量。在VPS上設置時，注意模型能夠快速準確地處理大量的圖片數據。

在消防器材方面，AI視覺識別幫助消防員識別火源位置，熱源分布等信息，提高滅火效率。在VPS上設置時，考慮模型在實時性和準確性上的要求。

在太陽能產業(yè)中，AI視覺識別可用于太陽能電池板的檢測和維護，減少人工成本提高工作效率。在VPS上設置時，考慮到戶外環(huán)境可能對識別效果產生的影響。