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服务提供网站,36氪 wordpress,app开发企业在选择上一般优先开发,企业网站建设方案如何在 AI 应用快速落地的今天#xff0c;越来越多企业希望将大模型能力融入数据处理流程——无论是文本分析、智能摘要#xff0c;还是 RAG 知识库构建。但传统模式下#xff0c;模型部署依赖专业 MLOps 团队#xff0c;需自行搭建推理环境、配置 GPU 资源、维护服务稳定性越来越多企业希望将大模型能力融入数据处理流程——无论是文本分析、智能摘要还是 RAG 知识库构建。但传统模式下模型部署依赖专业 MLOps 团队需自行搭建推理环境、配置 GPU 资源、维护服务稳定性门槛高、周期长、成本重。现在阿里云DataWorks 发布大模型服务能力基于Serverless 资源组支持用户一键部署主流大模型并可在数据集成和数据开发任务中直接调用模型 API实现“部署—集成—使用”全流程闭环真正让数据工程师也能轻松玩转大模型三步完成模型部署零代码上手通过 DataWorks 大模型服务管理功能您只需三个步骤即可完成模型上线选择模型支持通义千问 Qwen3 系列、DeepSeek 系列等多种主流模型涵盖生成、推理、向量化等场景。一键部署在控制台点击“部署”选择目标Serverless 资源组和 GPU 规格如 vGPU-1/4、vGPU-1系统自动完成镜像拉取、服务启动与健康检查。获取调用地址部署成功后自动生成标准 OpenAPI 接口地址和鉴权 Token可用于后续任务调用。大模型部署页面整个过程无需关注底层资源调度、容器编排或网络配置真正做到“点一下就可用”大幅降低大模型落地门槛。核心优势得益于底层资源优化与轻量化推理引擎对于参数规模较小的模型如 Qwen-Turbo、Embedding 模型在 Serverless 资源组上的平均推理延迟显著降低性能提升近 10 倍特别适合高频、低延迟的在线推理场景。一键开启数据集成与开发的大模型应用目前支持在数据集成、数据开发中调用大模型实现对数据的智能处理。数据集成中调用在单表离线同步任务中可使用大模型服务对同步中的数据进行AI辅助处理。数据开发中调用方式1、大模型节点调用大语言模型DataWorks 新版数据开发 Data Studio 提供专属的大模型节点支持通过可视化配置方式直接调用已部署的生成类或向量类大模型。用户无需编写代码只需选择目标模型、输入提示词Prompt并设置参数即可完成文本生成、摘要提取或文本向量化等任务适用于快速验证模型效果和构建轻量级 AI 流程。方式2、Shell 节点调用大语言模型用户可在 Shell 节点中通过 curl 命令调用大模型服务 API实现对生成模型或向量模型的灵活调用。例如发送自然语言请求获取模型回复或将文本传入 Embedding 模型生成向量。该方式适合熟悉命令行操作的开发者结合调度配置可实现自动化任务执行。方式3、Python节点调用大语言模型通过 Python 节点用户可使用 requests 等库编写脚本以编程方式调用大模型服务。支持流式输出处理、自定义解析逻辑和复杂业务封装适用于写诗、报告生成、结构化输出等需要精细控制的场景。需基于自定义镜像安装必要依赖后运行并可集成至完整数据链路中。接下来举个展示如何在Python节点通过调用大语言模型完成写诗指令。当前示例依赖Python的requests库请参考以下主要参数基于DataWorks官方镜像创建自定义镜像安装该依赖环境。2. 创建Python节点在Python节点添加如下示例代码import requests import json import time import sys def stream_print_response(): httpUrl http://ms-xxxx.cn-beijing.dataworks-model.aliyuncs.com apikey DW-ms-xxxx url httpUrl /v1/completions headers { Authorization: apikey, Content-Type: application/json } data { prompt: 请写一篇关于春天的诗, stream: True, max_tokens: 512 } try: response requests.post(url, headersheaders, jsondata, streamTrue) response.raise_for_status() full_text # 累积完整回复防止丢失 buffer # 用于处理不完整的 JSON 行可选 for line in response.iter_lines(): if not line: continue # 跳过空行 line_str line.decode(utf-8).strip() # print(f[DEBUG] 收到行: {line_str}) # 调试用 if line_str.startswith(data:): data_str line_str[5:].strip() # 去掉 data: if data_str [DONE]: print(\n[流式响应结束]) break # 尝试解析 JSON try: parsed json.loads(data_str) choices parsed.get(choices, []) if choices: delta_text choices[0].get(text, ) if delta_text: # 累积到完整文本 full_text delta_text # 逐字打印新增的字符 for char in delta_text: print(char, end, flushTrue) sys.stdout.flush() time.sleep(0.03) # 打字机效果 except json.JSONDecodeError as e: # print(f[警告] JSON 解析失败: {e}, 原文: {data_str}) continue print(f\n\n[完整回复长度: {len(full_text)} 字]) print(f[ 完整内容]:\n{full_text}) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f 请求失败: {e}) except Exception as e: print(f 其他错误: {e}) if __name__ __main__: stream_print_response()说明请将代码中以http开头的大模型服务调用地址和以DW开头的Token信息替换为您的实际值。3. 编辑节点内容后在节点编辑页面右侧的调试配置中选择已完成网络连通配置的资源组和步骤1中安装了requests库的自定义镜像。4. 单击运行节点即可调用已部署的服务模型执行相关命令。