聊聊最近在阿里云的云应用开发平台(CAP)上的体验

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: CAP 快速部署项目体验评测:选择了 RAG 模板,配置过程顺畅但遇到数据源兼容性问题;使用 PTS 测试性能良好,监控和弹性策略配置友好;用 Flask 进行二次开发顺利,用户体验提升;建议增加实时数据处理、机器学习模型服务等热门场景模板。

1. CAP 快速部署项目体验评测

(1)您选择了哪个模板?是 RAG 还是 AI生图?在部署过程中,有没有遇到什么惊喜或者挑战?

我选择了 RAG 模板。在部署过程中,最大的惊喜是它的配置过程意外地顺畅,文档也非常清晰。不过,我确实遇到了一些挑战,比如数据源的兼容性问题,刚开始时数据加载失败了。经过一番查找和调整,终于搞定了,感觉还是挺有成就感的。

(2)部署完成后,您有没有试过用 PTS 或者本地压测工具来测试它的性能?监控和弹性策略的配置好用吗?

使用 PTS 进行了性能测试。整体表现还不错,响应时间在可接受范围内。监控和弹性策略的配置也很友好,设置起来不复杂,能够实时监控系统状态,并在负载增加时自动扩展,给人一种很放心的感觉。

(3)在模板的基础上,您有没有尝试进行二次开发,比如用 Flask 或 Vue?调试通过了吗?结果如何?

我尝试用 Flask 进行二次开发,调试过程比我预想的要顺利。能够轻松地与原有模板集成,增加了一些自定义接口,结果也很理想。扩展后的功能让用户体验有了明显提升,整体感觉非常不错。

(4)您觉得 CAP 的模板库丰富吗?还有哪些热门场景或开源项目,您觉得应该加入到模板中?

我觉得 CAP 的模板库已经挺丰富的,但还有提升空间。比如可以考虑增加一些热门场景或开源项目,比如:

  • 实时数据处理:像 Apache Kafka 的集成。
  • 机器学习模型服务:比如 TensorFlow Serving 的模板。
  • 前端框架集成:可以考虑 React 或 Angular 的模板。
  • 物联网应用:针对 IoT 设备的数据处理模板。

这些内容会让模板库更加多样化,能满足更多用户的需求,大家会更喜欢的!

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