机器学习PAI 部署后平台自动就生成我项目API对应的公网url了吗?

是的,参考下文档，我们建议打成docker自定义镜像部署 https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/service-deployment/?spm=a2c4g.11186623.0.0.70d96b5eSGQsJC，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”

是的

EAS一键部署HuggingFace&ModelScope服务应用https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/deploy-huggingface-and-modelscope-service-applications-with-one-click-of?spm=a2c4g.11186623.0.i96

EAS提供了预置镜像以部署社区模型，并针对模型分发和镜像拉起做了加速机制。您只需配置几个参数就可以将社区模型一键快捷的部署到EAS模型在线服务平台。本文为您介绍如何部署HuggingFace和ModelScope的社区模型。

背景信息
当前，开放的模型社区（例如 huggingface、modelscope ）提供了大量的机器学习模型和代码实现，其对应库的接口将模型、框架以及相关的处理逻辑进行了封装，您仅需使用几行代码即可直接端到端进行模型训练和调用等操作，无需考虑复杂的环境依赖、预处理后处理逻辑、框架类型等一系列使用和部署落地模型时的问题。这种生态也是对以Tensorflow、Pytorch为代表的框架-模型形态的升级。

EAS也对该形态进行了优化支持，支持您一键部署社区模型。

部署HuggingFace模型
PAI支持将HuggingFace社区官方库中的tasks对应的模型快速部署为EAS模型在线服务，具体操作步骤如下：

在官方库tasks中选择要部署的模型，本文以文本分类模型为例，进入distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english模型页面，分别获取下图中的MODEL_ID（模型ID）、TASK（模型对应的TASK）、REVISION（模型版本）的值并保存到本地。

在EAS模型在线服务页面，部署HuggingFace模型。

进入部署服务页面，配置以下关键参数，其他参数配置详情，请参见服务部署：控制台。

调用已部署成功的模型服务。
在PAI-EAS模型在线服务页面，单击服务方式列下的查看Web应用，在WebUI页面验证模型推理效果。