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阿里云 PAI (Platform for AI) 是一个轻量级且经济高效的机器学习平台,采用云原生技术。它为您提供端到端的建模服务。它基于数百亿特征和数千亿样本,在100多种场景中加速模型训练。
阿里云机器学习平台PAI 是一个面向企业和开发者的机器学习或深度学习工程平台。它提供易于使用、经济高效、高性能且易于扩展的插件,可应用于各种行业场景。机器学习平台PAI 拥有140多种内置优化算法,提供全流程AI工程能力,包括数据标注(PAI-iTAG)、模型构建(PAI-DesignerPAI-DSW)、模型训练(PAI-DLC)、编译优化和推理部署(PAI-EAS)。 PAI-EAS 支持不同类型的硬件资源,包括CPU和GPU,并具有高吞吐量和低延迟。它允许您通过几次点击部署大规模复杂模型,并实时执行弹性伸缩。它还提供全面的运维和监控系统。

设置 EAS 服务

设置环境变量以初始化 EAS 服务 URL 和令牌。有关更多信息,请参阅此文档
export EAS_SERVICE_URL=XXX
export EAS_SERVICE_TOKEN=XXX
另一种选择是使用此代码
import os

from langchain_community.chat_models import PaiEasChatEndpoint
from langchain_core.language_models.chat_models import HumanMessage

os.environ["EAS_SERVICE_URL"] = "Your_EAS_Service_URL"
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"],
)

运行聊天模型

您可以按如下方式使用默认设置调用 EAS 服务
output = chat.invoke([HumanMessage(content="write a funny joke")])
print("output:", output)
或者,使用新的推理参数调用 EAS 服务
kwargs = {"temperature": 0.8, "top_p": 0.8, "top_k": 5}
output = chat.invoke([HumanMessage(content="write a funny joke")], **kwargs)
print("output:", output)
或者,运行流式调用以获取流式响应
outputs = chat.stream([HumanMessage(content="hi")], streaming=True)
for output in outputs:
    print("stream output:", output)

以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等,通过 MCP 获取实时答案。
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