在AWS和GCP中，可以使用弹性云服务器（EC2）和Google Compute Engine（GCE）来创建具有动态CPU和RAM的虚拟机。

在AWS中，可以使用AWS Auto Scaling来调整EC2实例的容量，以动态调整CPU和RAM。下面是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例代码：

import boto3

# 创建EC2客户端
ec2_client = boto3.client('ec2')

# 创建Auto Scaling组
response = ec2_client.create_auto_scaling_group(
    AutoScalingGroupName='my-auto-scaling-group',
    LaunchConfigurationName='my-launch-configuration',
    MinSize=1,
    MaxSize=5,
    DesiredCapacity=2
)

# 创建Launch Configuration
response = ec2_client.create_launch_configuration(
    LaunchConfigurationName='my-launch-configuration',
    ImageId='ami-12345678',
    InstanceType='t2.micro',
    UserData='...',
    SecurityGroups=['my-security-group'],
    KeyName='my-key-pair'
)

在GCP中，可以使用Managed Instance Groups（MIGs）来实现类似的功能，通过调整实例组的大小来动态调整CPU和RAM。下面是一个使用Google Cloud SDK（gcloud）的示例命令：

gcloud compute instance-groups managed create my-instance-group \
    --base-instance-name=my-instance \
    --size=2 \
    --template=my-instance-template \
    --zone=us-central1-a

gcloud compute instance-templates create my-instance-template \
    --image=my-image \
    --machine-type=n1-standard-1 \
    --metadata=startup-script='...'

上述示例代码和命令中的参数需要根据实际情况进行调整，例如实例类型、镜像、安全组等。

请注意，AWS和GCP的具体功能和操作方式可能会有所不同，以上示例仅供参考。在实际使用时，请参考官方文档和API参考进行操作。