云效+SAE,5分钟搞定一个AI 应用的开发和部署

本文涉及的产品
云效 DevOps 流水线,基础版人数 不受限
云效 DevOps 项目协作,基础版人数 不受限
云效 DevOps 制品仓库,基础版人数 不受限
简介: 本实验将带你体验云效应用交付平台AppStack+Serverless 应用交付引擎 SAE,从应用视角,完成一个AI聊天助手的高效交付。

实验简介:


本实验将带你体验云效应用交付平台AppStack+Serverless 应用交付引擎 SAE,从应用视角,完成一个AI聊天助手的高效交付。


注意:

1、整个实验体验下来,预计花费1-2毛钱,不足1元钱。

2、请在实验完毕后,按照文末指引,及时释放SAE、NAT网关等资源,避免后续引起资源占用扣费。


资源准备:

1、ACR镜像仓库申请 (如果您已经有ACR镜像仓库,可忽略)

前往ACR控制台

点击“+”,新建ACR个人实例

1.png


点击【创建个人版】


2.png


按照指引,设置registry登录密码


3.png 4.png 5.png


点击【命名空间】先创建一个命名空间


6.png


创建完命名空间后,开始给仓库取个名字,点击【下一步】


7.png


最后的代码源设置,选择【本地仓库】,即我们暂不配置。然后点击【创建镜像仓库】


8.png


2、SAE资源申请(如您已有SAE资源可忽略)

前往阿里云免费试用页面

搜索SAE,选择下面的【立即试用】

注:本试用仅限SAE新用户,如果您之前已经试用过SAE,则无法再次试用。

image.png


点击右侧的【立即试用】


10.png


点击【立即试用】后将会有短信成功开通的通知


3、灵积模型服务API Keys申请

前往灵积控制台

点击【开通服务】

11.png



进入【API- KEY管理】,点击【创建新的API- KEY】,请将你的API- KEY保存好,以便后续环节使用。


12.png 13.png


开始体验——应用交付设置


前往云效应用交付平台AppStack

点击【新建应用】

14.png


给应用取一个名字,选择【SAE部署 AI 应用体验模板】


15.png


先关闭这个弹窗,暂时先不进行部署。


16.png


进入【设置】-【研发流程配置】,选择【测试阶段】的3个点,选择【编辑流水线】


17.png


选择【应用镜像构建】,我们对镜像构建环节进行配置。

在镜像构建并推送到阿里云镜像个人版下面,选择【添加服务连接】,在弹出的新建服务连接窗口、服务授权/证书栏,选择右边的【新建】,系统会自动填充授权。然后点击【创建】


18.png


地域选择你的镜像仓库所属的地域,仓库点击从数据源输入,选择你想要推送镜像的仓库


19.png


配置完上面的信息后,我们继续配置SAE的应用发布设置。

选择【添加服务连接】,完成授权够将自动创建SAE的服务连接;地域按照您的SAE地域进行选择,命名空间选择默认


20.png


SAE应用,选择“+”,前往SAE控制台,建议进入SAE2.0进行体验


21.png


进入应用管理-微服务应用,点击【创建应用】


22.png


输入应用名称后,点击【一键创建SAE应用】


23.png


创建完成后,回到云效界面,SAE应用下拉框,即可看到我们刚才创建好的SAE应用,选择那个应用即可。


24.png


如上图,配置完成后点击【保存】,回到【研发流程】页面,点击【运行】


25.png


输入前面创建的API- KEY,然后点击运行


26.png


等待流程运行


27.png


等待几分钟,SAE部署即可运行完毕


28.png


回到SAE控制台,进入基本信息,点击添加公网CLB访问


29.png


配置好端口后,点击确定。


30.png


然后等待应用变更执行完毕


31.png

32.png

33.png


前往浏览器,输入IP地址加8080端口,即可访问我们刚才部署的AI应用。


34.png


我们向AI助手发问,例如云效是什么


35.png

可以发现,AI助手无法正常作答。这是因为SAE默认的微服务应用是无法访问公网的。但是这里我们给AI助手交互,AI助手需要能够通过公网调用大模型的服务,怎么解决呢?可以参考我们后面的进阶使用。


进阶使用——给SAE微服务应用开公网


前往SAE控制台,如图所示,SAE上指引了我们如何给SAE应用开公网。我们按照指引点击进去,按照指引一步步操作即可。


36.png


首先,点击前往【NAT网关控制台】


37.png


点击【创建NAT网关】


38.png


按照指引配置好地域、弹性公网IP等,点击【立即购买】-【确认订单】


39.png

40.png

41.png

系统将为我们创建资源,预计要1-2分钟


42.png


创建好后,我们再次访问应用,输入问题:云效是什么,即可看到AI助手此时给我们了回答,说明应用可以进行公网访问了。


43.png


释放资源——重要!!!


为了确保后续不产生其他费用,我们建议您在体验完毕后,删除应用和网关资源。

前往SAE控制台,进入应用内,点击【删除应用】即可。


44.png


前往NAT网关控制台

地域选择之前创建的地域,下方操作栏找到更多-【删除】


45.png


在控制台搜索弹性公网IP,地域选择前面选择的地域,选择更多-释放


46.png

相关实践学习
通过容器镜像仓库与容器服务快速部署spring-hello应用
本教程主要讲述如何将本地Java代码程序上传并在云端以容器化的构建、传输和运行。
Kubernetes极速入门
Kubernetes(K8S)是Google在2014年发布的一个开源项目,用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。Kubernetes通常结合docker容器工作,并且整合多个运行着docker容器的主机集群。 本课程从Kubernetes的简介、功能、架构,集群的概念、工具及部署等各个方面进行了详细的讲解及展示,通过对本课程的学习,可以对Kubernetes有一个较为全面的认识,并初步掌握Kubernetes相关的安装部署及使用技巧。本课程由黑马程序员提供。   相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
目录
相关文章
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗诊断中的应用及前景展望
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、挑战与未来发展趋势。通过分析AI技术如何助力提高诊断准确率、缩短诊断时间以及降低医疗成本,揭示了其在现代医疗体系中的重要价值。同时,文章也指出了当前AI医疗面临的数据隐私、算法透明度等挑战,并对未来的发展方向进行了展望。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第42天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗诊断中的应用,包括其优势、挑战和未来发展方向。我们将通过实例来说明AI如何改变医疗行业,提高诊断的准确性和效率。
|
13天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库,用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆,支持短期和长期存储,兼容 OpenAI 和 Ollama API。
57 6
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用
本文探讨了强化学习在游戏AI中的应用,从基本原理、优势、应用场景到具体实现方法,以及Python在其中的作用,通过案例分析展示了其潜力,并讨论了面临的挑战及未来发展趋势。强化学习正为游戏AI带来新的可能性。
34 4
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗领域的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗方案制定、患者管理等方面的优势和潜力。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题以及技术局限性等。通过对这些内容的深入分析,旨在为读者提供一个全面了解AI在医疗领域现状和未来发展的视角。
55 10
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
本文旨在揭示人工智能(AI)技术如何革新医疗诊断领域,提高疾病预测的准确性和效率。通过分析AI在图像识别、数据分析等方面的应用实例,本文将探讨AI技术带来的便利及其面临的伦理和法律问题。文章还将提供代码示例,展示如何使用AI进行疾病诊断的基本过程。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗领域中的应用现状和面临的挑战。通过分析AI技术如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的创新实践,揭示了AI技术为医疗行业带来的变革潜力。同时,文章也指出了数据隐私、算法透明度、跨学科合作等关键问题,并对未来的发展趋势进行了展望。
|
19天前
|
传感器 人工智能 算法
AI在农业中的应用:精准农业的发展
随着科技的发展,人工智能(AI)在农业领域的应用日益广泛,尤其在精准农业方面取得了显著成效。精准农业通过GPS、GIS、遥感技术和自动化技术,实现对农业生产过程的精确监测和控制,提高产量和品质,降低成本和环境影响。AI在作物生长监测、气候预测、智能农机、农产品品质检测和智能灌溉等方面发挥重要作用,推动农业向智能化、高效化和可持续化方向发展。尽管面临技术集成、数据共享等挑战,但未来前景广阔。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗影像诊断中的应用
探索AI在医疗影像诊断中的应用

相关产品