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三大模块曝光：分钟级搭建专属平台，解锁算力灵活操控新体验，重新定义智能开发效率天花板

news 来源：原创 2025/6/4 22:58:02

一. 蓝耘元生代 MaaS介绍及简单使用

背景介绍

创新产品定位：

蓝耘元生代 MaaS 平台于 2024 年 11 月 28 日推出，非传统智算平台，以资源聚合能力整合上下游资源，为用户提供优质全面服务。

核心模块功能：

集成智算算力调度、AI 协作开发、应用市场三大模块。前者含裸金属与容器调度模式；AI 协作开发分前台、中台、后台，满足不同角色需求；应用市场汇聚多元应用，适配各类场景。

生态构建目标：

平台通过以上优势，致力于打造开放共赢生态，推动人工智能技术在各领域深度应用与发展。

注册使用

首先点击链接：
蓝耘平台

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然后完成登录

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进入后来到模型市场：

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视觉文本模型可供选择：

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对文本模型进行使用：

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对应视觉模型体验：

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如API调用也可查看关于API示例：

在这里插入图片描述

二.蓝耘平台 API 调用基础

注册与 API Key 获取

访问蓝耘元生代 MaaS 平台官网，点击 “注册” 按钮，填写手机号码、验证码、用户名、密码及邮箱等信息完成注册。
登录后，进入控制台找到 “MaaS 平台” 选项，点击 “创建 API KEY” 获取专属 API Key。

这个 API Key 是调用平台 API 的唯一凭证，务必妥善保管，切勿泄露或公开分享，否则可能导致 Token 资源被恶意使用。

调用方式详解

Python 以其简洁的语法和丰富的库，成为调用蓝耘平台 API 的常用语言。首先，使用 pip 安装 openai 库，因为蓝耘平台提供 OpenAI 兼容接口：

pip install openai

安装完成后，使用 DeepSeek - R1 模型进行对话的 Python 代码：

from openai import OpenAI
# 构造client，填入你的API Key和蓝耘平台的base_url
client = OpenAI(api_key="sk - xxxxxxxxxxx", base_url="https://maas - api.lanyun.net/v1")
# 发起请求
chat_completion = client.chat.completions.create(model="/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1",messages=({"role": "user", "content": "如何提高Python代码的运行效率"})
)
print(chat_completion.choices[0].message.content)

在这段代码中，首先通过OpenAI类创建客户端实例，传入 API Key 和平台的基础 URL。
然后使用client.chat.completions.create方法发起对话请求，指定模型为/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1，并传入用户的问题消息。
最后打印模型返回的回答内容。每一次对话请求都会消耗一定数量的 Token，具体消耗数量与模型、输入输出的长度等因素相关，由于平台赠送超千万 Token，开发者有充足资源进行各类对话测试。

如果希望实现流式响应，逐块获取模型的回答，可使用下面的模式：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk - xxxxxxxxxxx", base_url="https://maas - api.lanyun.net/v1")
stream = True
chat_completion = client.chat.completions.create(model="/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1",messages=({"role": "user", "content": "介绍一下中国的传统节日"}),stream=stream
)
if stream:for chunk in chat_completion:if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content'):if chunk.choices[0].delta.content:print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

流式响应能让用户更快看到模型的部分回答，提升交互体验，同时在处理长文本回答时，可避免一次性返回大量数据导致的性能问题。
同样消耗 Token，开发者可根据需求灵活选择调用方式。

cURL 命令调用

cURL 是一个强大的命令行工具，也可用于调用蓝耘平台 API。使用 cURL 调用 DeepSeek - R1 模型进行对话的命令：

curl https://maas - api.lanyun.net/v1/chat/completions \-H "Content - Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer sk - xxxxxxxxxxx" \-d '{"model": "/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1","messages": [{"role": "user","content": "推荐几本经典的计算机书籍"}]
}'

在这个命令中，https://maas - api.lanyun.net/v1/chat/completions是 API 的端点地址。
-H "Content - Type: application/json"设置请求头，表明请求体数据为 JSON 格式。
-H "Authorization: Bearer sk - xxxxxxxxxxx"用于身份验证。
sk - xxxxxxxxxxx需替换为实际的 API Key。
-d后面跟着的 JSON 格式数据，指定了要使用的模型和用户输入的消息。

通过 cURL 命令，无需依赖特定编程语言环境，就能快速测试 API 接口，每次调用同样会消耗 Token，方便开发者在不同场景下灵活使用。

三.核心应用场景深度实践

高效知识库建立

资料采集与清洗

知识库建立的第一步是资料采集，可从公司内部文档、行业报告、学术论文、网络资讯等多渠道获取资料。采集后，使用 Python 的re库（正则表达式库）、pandas库等进行清洗。
例如，使用re库去除 HTML 标签：

import re

html_text = "<p>这是一段包含<html>标签的文本</p>"
clean_text = re.sub('<[^<]+?>', '', html_text)
print(clean_text)

上面通过re.sub函数，利用正则表达式匹配并删除所有 HTML 标签，得到干净的文本内容。通过类似的清洗操作，去除重复、无效、噪声数据，确保进入知识库的资料质量。

知识抽取与结构化

对于非结构化文本，借助自然语言处理技术进行知识抽取。以spaCy库为例，进行命名实体识别：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "苹果公司成立于1976年，总部位于美国库比蒂诺"
doc = nlp(text)
for ent in doc.ents:print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)

上面的代码加载英文语言模型，对文本进行处理后，识别出其中的实体（如 “苹果公司”“1976 年”“美国库比蒂诺”）及其类别（如 “ORG” 组织、“DATE” 日期、“GPE” 地理位置）。将抽取的知识整理成结构化数据，如字典形式：

knowledge_data = {"entity": "苹果公司","attribute": "成立时间","value": "1976年"
}

利用 API 导入知识库

将结构化后的知识通过 API 导入蓝耘平台知识库。
代码如下：

import requests
import json

api_key = "sk - xxxxxxxxxxx"
url = "https://maas - api.lanyun.net/v1/import - knowledge"
headers = {"Content - Type": "application/json","Authorization": "Bearer " + api_key
}
knowledge_list = [{"content": "Python是一种高级编程语言，具有动态类型系统","type": "text","category": "编程语言"},{"content": "蓝耘平台提供强大的AI模型服务","type": "text","category": "平台介绍"}
]
data = {"knowledge": knowledge_list
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
if response.status_code == 200:print("知识导入成功")
else:print("知识导入失败，状态码：", response.status_code)

先设置 API Key、请求 URL 和请求头。
然后将知识数据组织成符合接口要求的 JSON 格式，通过requests.post方法发送 POST 请求。

若返回状态码为 200，则表示知识导入成功，每一次成功的导入操作会根据数据量消耗一定 Token，开发者可利用免费赠送的超千万 Token，轻松完成大规模知识库的搭建。

智能客服应答系统搭建

系统架构与流程

智能客服系统基于 “前端交互 - 中间逻辑处理 - 后端知识库及模型服务” 三层架构。

用户在前端输入问题后，中间逻辑处理层先对问题进行预处理（分词、词性标注等），然后尝试从知识库中检索答案。
若未找到匹配答案，则调用蓝耘平台 API，将问题发送给大语言模型，获取回答后经优化返回给前端展示。

代码实现

下面是简化的 Python 代码，展示智能客服系统调用 API 获取回答的核心逻辑：

from openai import OpenAI
import requests
import json# 知识库查询函数（模拟）
def search_knowledgebase(question):# 这里可编写实际的知识库查询逻辑return Noneapi_key = "sk - xxxxxxxxxxx"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://maas - api.lanyun.net/v1")
question = "平台的免费Token如何使用？"
answer = search_knowledgebase(question)
if answer is None:chat_completion = client.chat.completions.create(model="/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1",messages=({"role": "user", "content": question}))answer = chat_completion.choices[0].message.content
print(answer)

先定义了一个模拟的知识库查询函数search_knowledgebase。
若知识库中未找到答案，则调用蓝耘平台 API 获取模型生成的回答。
每次调用 API 获取回答都会消耗 Token，凭借平台赠送的大量 Token，智能客服系统能稳定处理众多用户咨询。

四.API 工作流调用优化技巧

Token 使用策略

蓝耘平台赠送的超千万 Token 为开发者提供了充足资源。

在开发测试阶段，可大量调用 API 进行功能测试和模型效果评估。
如对智能客服系统进行多轮问答测试，不断优化模型参数和回答逻辑。在正式上线后，通过缓存高频问题的答案、压缩输入输出数据长度等方式减少 Token 消耗。

例如，使用 Python 的functools.lru_cache装饰器实现函数结果缓存：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def get_answer_from_api(question):from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="sk - xxxxxxxxxxx", base_url="https://maas - api.lanyun.net/v1")chat_completion = client.chat.completions.create(model="/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1",messages=({"role": "user", "content": question}))return chat_completion.choices[0].message.content

这样，对于相同问题的 API 调用，直接从缓存中获取结果，无需再次消耗 Token，有效节省资源。

参数调优与错误处理

在调用 API 时，根据任务需求合理选择模型和设置参数。

如处理短文本分类任务，可选用轻量级模型。
对于长文本生成任务，选择更强大的模型。
同时，仔细处理 API 调用过程中的错误。当出现错误时，根据返回的错误码和信息进行排查。
例如，若返回 “429 Too Many Requests” 错误码，说明调用频率过高，可通过设置调用间隔或使用队列控制调用频率：

import time
import queue
import threadingq = queue.Queue()def api_call_worker():while True:question = q.get()try:from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="sk - xxxxxxxxxxx", base_url="https://maas - api.lanyun.net/v1")chat_completion = client.chat.completions.create(model="/maas/deepseek - ai/DeepSeek - R1",messages=({"role": "user", "content": question}))print(chat_completion.choices[0].message.content)except Exception as e:print("API调用错误：", e)finally:q.task_done()time.sleep(1)  # 控制调用间隔# 启动线程处理API调用
for _ in range(5):t = threading.Thread(target=api_call_worker)t.daemon = Truet.start()# 向队列中添加问题
q.put("如何优化API调用性能")
q.put("蓝耘平台有哪些特色模型")q.join()