首先创建应用环境并配置网络与实例规格,接着上传模型文件触发部署生成API端点,然后启用API密钥认证保障安全访问,最后设置弹性伸缩策略应对流量变化并确保高可用性。
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如果您已开发完成AI应用,但在部署到生产环境时遇到服务不可用或性能瓶颈问题,则可能是由于资源配置不当或网络策略未正确设置。以下是将AI应用成功部署至百度智能云平台的具体操作步骤:
在百度智能云千帆AppBuilder平台中创建独立的应用运行环境,确保资源隔离与安全访问控制。该步骤为后续模型部署提供基础支撑。
1、登录百度智能云控制台,进入“千帆AppBuilder”服务页面。
2、点击【新建应用】按钮,在弹窗中选择“对话型应用”或“推理型应用”模板。
3、填写应用名称、描述信息,并从下拉菜单中选择目标部署区域(如华北-北京)。
4、配置实例规格:根据预估QPS选择CPU/GPU类型,开发测试阶段可选按量计费中小型实例以降低成本。
5、设置网络策略,开启公网访问权限并绑定弹性IP地址,便于外部系统调用API接口。
将训练好的AI模型包上传至指定存储空间,并通过可视化界面触发自动部署流程,系统会生成对应的RESTful API端点。
1、在应用详情页中进入“模型管理”标签,点击【上传模型】按钮。
2、选择本地导出的模型压缩包(支持.tar.gz/.zip格式),建议模型体积不超过10GB以保证上传效率。
3、上传完成后,系统自动解析模型输入输出签名,您需核对tensor名称与数据类型是否正确。
4、点击【部署到生产环境】,选择已配置的实例组,启动容器化部署任务。
5、等待状态变为“运行中”,此时可在“API网关”模块查看自动生成的服务地址与调用示例代码。
启用基于API Key的身份验证机制,防止未授权访问,保障模型服务的安全性。
1、进入“安全配置”页面,点击【生成密钥对】创建新的API Key和Secret Key。
2、将生成的凭证信息保存至本地安全目录,切勿明文提交至代码仓库。
3、在调用方程序中引入百度云官方SDK(如baidu-aip),并通过config对象注入认证信息。
4、构造HTTP请求头,添加Authorization字段,使用AK/SK进行HMAC-SHA256签名计算。
5、发送测试请求至API端点,验证返回状态码为200且响应体包含预期
推理结果。
根据实时流量动态调整计算资源数量,应对突发高并发场景,同时避免资源闲置浪费。
1、在实例组管理界面进入“弹性伸缩”配置项。
2、设定最小实例数为1,最大实例数为10,初始值设为2个活跃节点。
3、添加监控指标规则:当CPU平均利用率持续5分钟超过70%时,触发扩容动作。
4、设置冷却时间300秒,防止短时间内频繁增减实例。
5、启用健康检查功能,对异常实例自动重启或替换,确保服务可用性高于99.9%。
# 并发
# 可在
# 时间内
# 设为
# 但在
# 如果您
# 运行环境
# 华北
# 数为
# 可用性
# 上传
# http
# 对象
# 百度ai
# 接口
# 数据类型
# restful
# 自动重启
# 性能瓶颈
# restful api
# 状态码
# 百度
# ai
# mac
# app
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2025-10-06
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