目录

1. 概述
   1.1 并行智算云MaaS平台简介
   1.2 本地智能AI的应用场景

2. 准备工作
   2.1 注册并行智算云账号
   2.2 申请API密钥
   2.3 获取API端点信息

3. API调用基础
   3.1 Python调用示例
   3.2 cURL调用示例
   3.3 流式响应（Streaming）优化

4. 本地智能AI系统搭建方案
   4.1 方案A：使用Chatbox客户端

   • 安装与配置

   • 自定义API接入

   • 本地知识库管理

   4.2 方案B：集成Dify平台

   • Docker部署Dify

   • 配置并行智算云API

   • 创建知识库应用

5. 高级功能实现
   5.1 RAG（检索增强生成）本地知识库
   5.2 多模态AI扩展（文生图、语音合成等）

6. 注意事项与优化建议
   6.1 计费方式与成本控制
   6.2 API安全最佳实践
   6.3 性能优化技巧

7. 常见问题（FAQ）

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1. 概述

1.1 并行智算云MaaS平台简介

并行智算云（Paratera AI Cloud）提供一站式MaaS（Model as a Service）服务，支持多种大语言模型（如DeepSeek、GPT等）的API调用，适用于企业级AI应用开发。
主要特点：
✅ 多种模型支持（DeepSeek-R1、ChatGLM等）
✅ 高并发低延迟，适合企业级应用
✅ 按Token计费，成本可控

1.2 本地智能AI的应用场景

• 企业知识库问答（FAQ机器人）

• 文档智能分析（PDF/TXT自动摘要）

• 个性化AI助手（本地部署，数据不外泄）

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2. 准备工作

2.1 注册并行智算云账号

1. 访问 并行智算云官网

2. 完成注册（企业/个人均可）

3. 新用户可领取免费Token额度（具体以平台政策为准，如填写11307可送40元通用券和免费tokens）

2.2 申请API密钥

1. 登录后进入 【个人中心】→【我的密钥】

2. 点击 【申请访问密钥】

3. 记录 Access Key 和 Secret AccessKey（仅显示一次，务必保存）

2.3 获取API端点信息

• API基础地址：https://openapi.paratera.com/v1

• 支持的模型：如 DeepSeek-R1

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3. API调用基础

3.1 Python调用示例

python

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import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your_access_key",  # 替换为你的API密钥
    base_url="https://openapi.paratera.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="DeepSeek-R1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，介绍一下并行智算云"}],
    stream=True,  # 启用流式响应
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

3.2 cURL调用示例

bash

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curl -X POST "https://openapi.paratera.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer your_access_key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "DeepSeek-R1",
  "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'

3.3 流式响应（Streaming）优化

• 适用于长文本生成，减少等待时间

• 在Python中设置 stream=True，逐步接收响应

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4. 本地智能AI系统搭建方案

4.1 方案A：使用Chatbox客户端

1. 下载Chatbox（官网）

2. 配置API：

   • 选择 OpenAI-Compatible API

   • 填入 https://openapi.paratera.com/v1

   • 模型名称：DeepSeek-R1

   • 密钥：填入 Access Key

3. 本地知识库管理：

   • 上传PDF/TXT文件

   • 通过RAG（检索增强生成）优化回答

4.2 方案B：集成Dify平台

1. Docker部署Dify：

   bash

   复制

   下载

   docker run -d --name dify -p 3000:3000 langgenius/dify

2. 配置API：

   • 进入 Dify后台 → 模型供应商

   • 选择 OpenAI-API-compatible

   • 填写 https://openapi.paratera.com/v1（去掉 /chat/completions）

3. 创建知识库应用：

   • 上传企业文档（如产品手册）

   • 设置提示词（如客服机器人语气）

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5. 高级功能实现

5.1 RAG（检索增强生成）本地知识库

• 使用 LangChain + FAISS 向量数据库

• 查询时先检索相关文档，再调用API生成回答

5.2 多模态AI扩展

• 文生图：调用 Stable Diffusion API（如并行智算云支持）

• 语音合成：集成TTS（如VITS）

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6. 注意事项与优化建议

6.1 计费方式

• 按Token计费（1M Token ≈ 几元），有限量免费的额度和永久免费模型可选

• 免费额度：新用户填写11307邀请码送40元通用券和一些模型限量免费调用

6.2 API安全最佳实践

• 定期更换密钥

• 禁用未使用的旧密钥

6.3 性能优化

• 流式响应（减少延迟）

• 缓存高频查询（如Redis）

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7. 常见问题（FAQ）

❓ Q1: API调用超时怎么办？
✅ 检查网络，或联系技术支持

❓ Q2: 如何优化本地知识库检索速度？
✅ 使用 FAISS 或 ChromaDB 向量数据库

❓ Q3: 能否私有化部署？
✅ 需联系并行智算云商务洽谈

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总结

本指南详细介绍了如何基于并行智算云MaaS平台搭建本地智能AI，涵盖API调用、知识库管理、RAG优化等关键步骤。适用于企业级AI应用开发，确保数据安全与高性能响应。