您好，机器学习PAI endpoint确实是您服务的公网URL。当您在本地完成API接口的开发后，部署到平台上，平台会自动为您的项目生成对应的公网URL。
关于将项目部署到EAS上，以下是步骤和相关信息：
使用控制台部署和管理EAS：您可以利用控制台进行AI-Web应用或推理服务的快速部署，无论是通过镜像、模型还是其他方式。此外，控制台还支持管理已部署的模型服务，包括查看服务详情、更新服务资源配置、更新服务版本以及扩缩容等操作。
理解PAI架构：为了更好地理解和使用PAI，了解其架构是非常重要的。PAI由四个模块组成：机器学习框架与云计算基础设施、PAI核心引擎、PAI预训练模型开发和AI应用层。
服务部署和启动阶段：在部署过程中，如果指定的资源（如模型地址）不存在，您可以在服务的当前状态信息中查看报错原因，从而判断部署失败的原因。同样，在服务启动阶段，如果调度到资源后启动失败，也会有相应的状态信息提示。
存储挂载配置：EAS支持多种存储挂载方式，包括OSS、NAS、Git代码仓库、Docker镜像和EmptyDir。您可以根据实际需求在服务的配置文件中增加storage字段来配置存储挂载。
定时部署EAS服务：目前，您可以选择以下两种方式之一来定时部署EAS服务：方案一是使用Designer来更新EAS服务组件；方案二是手动在DataWorks中进行部署，结合使用EAS和DataWorks来定时部署EAS服务。
