将应用流部署为EAS服务
在应用流开发完成后，您可以将其部署为EAS服务。EAS提供自动扩缩容和全面的运维监控等功能，能够确保应用灵活应对业务需求的变化和增长，提升系统的稳定性与性能，从而更好地支持生产环境的需求。
PAI EAS Flask应用部署Quick Start
概述 本文主要演示如何将Python Flask脚本快速部署至阿里云PAI EAS，通过API对外提供服务。 操作步骤 1、代码 web.py from flask import Flask app = Flask(__name__) import demo @app.route('/') def hello_world(): retur...
PAI-RAG如何快速集成RDS PostgreSQL
本文将介绍如何在部署RAG服务时关联RDS PostgreSQL引擎实例，以及对RAG对话系统的基础功能和RDS PostgreSQL的特色功能进行说明。
EAS服务专属网关容量说明
本文为您提供了服务专属网关在不同规格下的容量阈值及QPS性能参考。因网关是核心链路，推荐您结合两个参数一起，进行选型。通常情况下，其中一个参数符合选型需求，那么另一个参数在同一规格下也是符合选型需求的。对于比较特殊的业务场景，若出现同一规格下，符合容量阈值，不符合QPS性能，或符合QPS性能，不符合容量阈值的情况，那么请提升规格，以保障两个参数均符合业务要求。
《阿里云AI产品必知必会系列电子书》——机器学习平台PAI——EAS Quick Start使用教程
EAS Quick Start使用教程通过PAI-EAS，可以将模型快速部署为RESTful1API，再通过HTTPx请求的方式调用该服务。下面概述通过eascmd命令行方式进行部署。1、模型服务信息先训练模型文件2、下载并认证eas-cmd客户端下载并认证客户端-机器学习PAI-阿里云在相对目录文件夹下进入cmd输入eascmdwin64 confifig -i （AccessKeyId） -....
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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