企业官网建设流程全解析

手机网站按那个尺寸做,东莞网站建设设计价格,网站色彩搭配方案,有什么专业做蛋糕的网站吗背景 近年来#xff0c;人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心#xff0c;智能体#xff08;Agent#xff09;作为 AI 应用的核心载体#xff0c;其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移#xff0c;以 Kubernetes 为核心的云原生基础设施成为…背景近年来人工智能技术的发展正从模型为中心转向以应用为中心智能体Agent作为 AI 应用的核心载体其落地部署需求日益迫切。而随着 AI 应用向生产环境迁移以 Kubernetes 为核心的云原生基础设施成为很多企业的默认选择为 Agent 应用提供标准化、可扩展且具备成本效益的运行时环境势在必行。根据 CNCF 最新发布的年度云原生调查Kubernetes 已从容器编排工具发展为现代基础设施的核心包括 AI 领域。在容器用户中82% 已在生产环境使用 Kubernetes66% 的 AI 采用者用它来扩展推理任务。Kubernetes 不再是小众工具而是支撑规模、可靠性和 AI 系统的基础层。 —— CNCF Annual Cloud Native Survey The infrastructure of AI’s future火山引擎的 Agent 开发套件VeADK/AgentKit目前已具备将 Agent 应用一键部署至函数服务veFaaS的能力。该路径为开发者提供了快速验证和轻量级部署的便利。然而当 Agent 应用从实验阶段走向生产成熟阶段其对环境的要求也随之提升。生产级应用通常需要更强的环境控制力、更复杂的依赖管理、更可靠的运行保障以及更精细的成本控制。因此将 Agent 应用的部署目标从 veFaaS 延伸至火山引擎容器服务VKE是满足其生产化需求的一个可选的方向。VKE 作为一个生产级的 Kubernetes 托管服务能够提供安全可靠的环境通过 IAM for Service Accounts IRSA 等机制实现细粒度的权限管控避免敏感密钥硬编码。极致的弹性伸缩借助水平 Pod 自动扩缩容HPA根据负载自动调整资源实现成本与性能的最佳平衡。全面的可观测性无缝集成日志服务、监控告警等系统提供端到端的应用健康度洞察。开放的云原生生态与 API 网关、持续集成与持续部署CI/CD等工具链深度整合加速应用交付与迭代。本文旨在介绍一套将 VeADK Agent 部署至 VKE 的标准化路径为 AI 应用提供一个真正意义上的生产级云原生托管方案实现从开发、部署到运维的全生命周期高效管理。一、操作流程创建 VKE 托管版集群及节点池。使用 IRSA 机制安全地将应用与火山引擎的其他云服务 API 连接。使用Dockerfile将应用容器化并将其推送到火山引擎容器镜像服务CR。编写并应用 Deployment 和 Service 的 Kubernetes 声明式配置。使用水平 Pod 自动扩缩容HPA配置应用的弹性伸缩。使用火山引擎 API 网关将应用发布至公网。日志查看与监控观测。VeADK Agent 容器化部署实践环境准备在开始操作前请完成以下准备工作。火山引擎账号与访问密钥你需要一个已完成实名认证的火山引擎账号并创建访问密钥Access Key用于本地与云端资源的身份验证。注册账号若无账号请前往火山引擎官网注册并完成实名认证。创建访问密钥AK/SKa. 登录火山引擎控制台。b. 进入访问控制服务。c. 在左侧导航栏选择用户找到你的 IAM 用户或新建用户。d. 点击用户名进入详情页选择密钥管理标签页。e. 点击新建密钥生成 Access Key IDAK和 Secret Access KeySK。重要提示AK/SK 代表你的账户权限请妥善保管避免泄露导致安全风险。配置本地开发环境安装以下命令行工具用于操作火山引擎 VKE 及 Kubernetes 集群。安装 kubectl:kubectl是与 Kubernetes 集群交互的标准命令行工具。请参考 Kubernetes 官方文档进行安装https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-kubectl-linux/。安装并配置火山引擎 CLI: 火山引擎 CLI 工具可以帮助你通过命令行管理云资源。安装 CLI: 请参考火山引擎 CLI 官方文档进行安装https://www.volcengine.com/docs/83927/1184023?langzh。配置 CLI: 安装完成后运行配置命令并输入你之前创建的 AK/SK 和默认地域例如cn-beijing。volc configure根据提示依次输入 AK、SK、Region 和 Output 格式。Access Key ID [****************YQ]: YOUR_ACCESS_KEYSecret Access Key [****************NQ]: YOUR_SECRET_KEYRegion [cn-beijing]: cn-beijingOutput [json]: json开通所需云服务请确保在火山引擎控制台已激活以下服务容器服务VKE用于部署与管理 AI 代理应用。容器镜像服务CR用于存储应用容器镜像。API 网关APIG用于将服务公开至公网。日志服务TLS用于收集与分析应用日志。安装项目依赖安装 uv 包管理器macOS / Linux官方安装脚本curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh或使用 HomebrewmacOSbrew install uv初始化项目依赖如果没有uv虚拟环境可以使用命令先创建一个虚拟环境uv venv --python 3.12使用pyproject.toml管理依赖uv sync激活虚拟环境source .venv/bin/activate基础设施准备创建 VKE 集群与节点部署的第一步是搭建承载 Agent 应用的 Kubernetes 环境。创建 VKE 托管版集群首先你需要创建一个 VKE 托管版集群作为 AI Agent 部署的基石。选择“托管版”可将 Kubernetes 控制面的管理工作如扩缩容、升级和运维交由火山引擎负责使团队能更专注于业务应用。创建集群在终端中创建一个名为 vke-veadk 的集群ve vke CreateCluster --body {“KubernetesVersion”: “1.30”,“Name”: “vke-veadk”,“DeleteProtectionEnabled”: true,“ProjectName”: “default”,“ServicesConfig”: {“ServiceCidrsv4”: [“192.168.120.0/22”]},“ClusterConfig”: {“SubnetIds”: [], ApiServerPublicAccessEnabled: true, ApiServerPublicAccessConfig: { PublicAccessNetworkConfig: { Bandwidth: 10, BillingType: 3 } }, ResourcePublicAccessDefaultEnabled: false }, PodsConfig: { PodNetworkMode: VpcCniShared, VpcCniConfig: { SubnetIds: [ ] } }, KubernetesConfig: { ControlPlaneConfig: { KubeApiServerConfig: { AdmissionPlugins: { AlwaysPullImages: true } } } }, MaintenanceWindowConfig: { Enabled: true, Duration: 4, WeeklyCycle: [ Tuesday, Wednesday ], StartTime: 17:00:00Z }, MonitoringConfig: { ComponentConfigs: [ { Name: KubeApiServer, Enabled: true }, { Name: KubeScheduler, Enabled: true }, { Name: Etcd, Enabled: true }, { Name: ClusterAutoscaler, Enabled: true } ] }, LoggingConfig: { LogProjectId: de71fc2e-\*\*\*, LogSetups: [ { LogType: KubeApiServer, Enabled: true }, { LogType: KubeScheduler, Enabled: true }, { LogType: KubeControllerManager, Enabled: false }, { LogType: Etcd, Enabled: true }, { LogType: ClusterAutoscaler, Enabled: false } ] }}’说明集群创建过程大约需要 5-10 分钟。请耐心等待。创建节点池在集群内创建一个或多个节点池用于运行 Agent 应用的工作负载。建议根据应用对计算、内存或 GPU 的需求选择合适的 ECS 实例规格。Plain Textve vke CreateNodePool --body {Name: agent-nodes, KubernetesConfig: { Labels: [], Cordon: false, AutoSyncDisabled: false }, NodeConfig: { InstanceTypeIds: [ ecs.g3il.xlarge, ecs.g3il.2xlarge, ecs.g3il.4xlarge ], ImageType: , ImageId: image-ybqi99s7yq8rx7mnk44b, SubnetIds: [ ], SystemVolume: { Size: 40, Type: ESSD\_PL0 }, DataVolumes: [ { Size: 100, Type: ESSD\_PL0 } ], Security: { SecurityStrategies: [ Hids ], Login: { } }, InstanceChargeType: PostPaid, Period: 1, AutoRenew: true, AutoRenewPeriod: 1, AdditionalContainerStorageEnabled: true, HpcClusterIds: [], ProjectName: default }, AutoScaling: { DesiredReplicas: 3, SubnetPolicy: ZoneBalance }, Management: { Enabled: false }}’生成 kubeconfig 并连接 VKE 集群Plain Textve vke CreateKubeconfig --body {Type: Public}’连接 VKE 集群集群创建成功后需要配置 kubectl 以便能够连接并管理它。步骤1 获取 kubeconfigve vke ListKubeconfigs–body {“Filter”: {Types: [Public] }}’ | jq -r ‘.Result.Items[0].Kubeconfig’步骤2 在你的本地终端中粘贴并执行该命令示例命令请以你控制台实际生成的为准exportKUBECONFIG~/.kube/config_vke_adk-vke-cluster_****kubectl config use-context adk-vke-cluster步骤3 执行完成后运行以下命令验证是否已成功连接到集群kubectl get nodes如果能看到你创建的节点信息列表说明连接已成功建立。从现在起你的 kubectl 命令都将指向这个新的 VKE 集群。开启安全围栏配置IRSA为了保障云服务访问的安全性本方案采用 IAM for Service Accounts IRSA 机制避免在应用代码或容器镜像中硬编码或存储静态的访问密钥AK/SK。IRSA 的核心机制是将 Kubernetes 的服务账号ServiceAccount, KSA与火山引擎的 IAM 角色进行绑定。当一个 Pod 被配置为使用此 KSA 启动时VKE 会自动为其注入临时的、具有特定权限的安全凭证。这样Pod 内的应用程序即 Agent便可通过标准 SDK 直接调用其被授权的云服务 API无需任何手动密钥配置。开启 IRSA 请参考 VKE 产品文档https://www.volcengine.com/docs/6460/1324613?langzh。创建 IAM 角色在 IAM 控制台新建 OIDC 身份提供商类型的 IAM 角色比如agent_onvke。给角色授予所需要的权限这里以方舟大模型权限为例授权 VKE 集群内指定命名空间NameSpace下的服务账号Service Account如 veadk-agent-sa允许扮演上述创建的 IAM 角色。代码示例如下学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】