一、引言
随着AI技术的日新月异，越来越多的企业、组织和个体开发者都在积极寻求如何利用AI提升工作效率、优化决策，从而挖掘新的价值。然而，在实际的AI开发过程中，开发者和团队经常需要花费大量时间在数据标注、模型训练等重复性任务上，这些障碍不仅影响项目的进展速度，还可能降低模型的质量及最终的应用效果。
本文将以 Qwen2.5 : 7B 为例进行演示，介绍如何通过人工智能平台 PAI实现AI 研发的全链路支持，覆盖了从数据标注、模型开发、训练、评估、部署和运维管控的整个AI研发生命周期。通过 PAI的Model Gallery 和 PAI-EAS（弹性推理服务），只需几分钟就能轻松部署阿里云大规模语言和多模态系列模型 Qwen2.5！甚至整个部署过程完全不需要编写代码，无论您是初学者还是资深专家，都可以快速完成部署并立即投入使用。其中，Model Gallery 组件提供了一个丰富多样的模型资源库，使用户能够轻松地查找、部署、训练和评估模型，大大简化了开发流程。PAI-EAS 则提供了高性能的模型推理服务，支持多种异构计算资源，并配备了一套完整的运维和监控系统，确保服务的稳定性和高效性。
此外，还可以根据实际需求选择其他参数规模的 Qwen2.5 模型，并相应调整实例规格配置，或者使用 PAI-DSW 和 PAI-DLC 进行模型的微调训练，以便更好地满足特定业务场景的需求，进一步提高模型的性能、准确性和适用性。点击文末阅读原文查看方案详情，了解更多关于如何利用PAI平台加速您的AI项目，实现更高的生产力和创新力。
二、方案架构与部署
（一）方案架构
（二）部署准备与模型选择
Model Gallery 集成了众多AI开源社区中优质的预训练模型，支持零代码实现模型训练（微调）、模型压缩、模型评测、模型部署的全部过程。
- 准备工作：登录PAI 控制台，并在工作空间中选择Model Gallery
- 选择模型：本文以Qwen2.5-7B-Instruct为例进行演示，可根据实际需求选择其他参数的Qwen2.5模型。进入模型详情页后点击右上角部署按钮。
- 参数选择：资源配置选择推荐使用GPU：ml.gu7i.c8m30.1-gu30。其余配置项保持默认不变，点击左下角部署按钮。
（三）使用 WebUI 调用 Qwen2.5 模型
完成前期准备及模型选择后，将通过 PAI-EAS 的Web UI 来实现模型调用。
- 点击查看 Web 应用并打开 WebUI 页面。在当前页面可以配置模型的各种参数，比如温度、Top K 、Top P 等。
- 在文本输入框中可以进行对话交互。输入问题或者指令后，点击 Send 按钮即可调用模型服务。
- Qwen2.5 模型具备支持超过 29 种语言的能力，例如能够用法语进行自我介绍。
- 融入领域专业专家模型，Qwen2.5 的知识广度和在编码与数学领域的能力都显著提升。可以提出一道数学题，Qwen2.5 能够给出正确的解答。
（四）PAI-EAS 管理模型服务
- 点击PAI 控制台左侧导航栏中的模型在线服务 (EAS)可以看到当前部署的服务。
- 点击服务名称，进入服务详情页。通过 PAI-EAS 可以全面管理模型服务，包括但不限于查看服务状态、在线调试服务、扩缩容实例，以及实时监控服务性能。
来源 | 阿里云开发者公众号
