蓝耘平台简介
蓝耘科技集团成立于2004年，总部位于北京，是专注于GPU算力云服务的科技企业。其核心业务是为AI训练、推理、视觉特效、科研等计算密集型场景提供弹性、高效的GPU算力支持，主要特点如下：

核心能力

1. 提供基于NVIDIA A100/V100等高端GPU集群的算力资源池，支持按需付费和弹性扩展。
2. 自研“元生代”智算云平台，集成Kubernetes架构，实现大规模GPU任务调度与自动化运维。

适用场景：AI大模型训练、科研计算、工业设计、影视渲染等需高性能计算的领域，助力用户降低硬件投入成本，提升研发效率。

技术优势

1. 近20年IT行业经验，支持快速部署、多场景适配（如深度学习、渲染）。
2. 2025年推出深度优化版智算平台，覆盖数据准备、模型训练到推理部署全流程。

一、核心优势与技术突破

模型性能升级

• 推理效率提升：DeepSeek R1/V3 满血版在千亿参数规模下实现单机推理速度提升40%，响应延迟低至300ms以内。
• 多模态能力扩展：支持图像描述生成（如解析科研图纸）、音视频摘要（最长支持2小时内容压缩至5分钟精炼文本），2025年Q2将开放跨模态问答功能。

全场景适配

• 云端API调用：提供OpenAI兼容接口，支持Python/Node.js/Java/CURL等多种语言（示例代码见下文）。
• 混合部署方案：结合蓝耘智算云平台（官网链接）可本地化部署模型，满足数据隐私敏感型企业需求（参考CSDN 2025年2月14日教程）。

成本控制革新

• 动态资源调度：根据请求量自动扩缩容，空闲时段资源释放率高达90%，较传统GPU租赁方案节省60%成本。
• 免费资源池：新用户赠送500万Tokens（永久有效），足够完成约10万次常规问答交互。

二、六大核心功能详解

零代码智能应用搭建

• 对话机器人定制：通过可视化流程设计器，配置知识库（支持PDF/Excel/数据库直连）、设置多轮对话逻辑，10分钟生成专属客服系统。
• 案例参考：某电商平台使用DeepSeek R1实现订单查询自动化，客服人力成本下降75%（澎拜新闻2025年2月12日报道）。

企业级API服务

OpenAI无缝迁移：仅需修改3个参数即可切换现有应用：

// Node.js示例  
const { OpenAI } = require('openai');  
const client = new OpenAI({  
  baseURL: 'https://maas-api.lanyun.net/v1',  
  apiKey: 'YOUR_KEY',  
  model: '/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1'  
});  

高阶参数配置：

temperature=0.7

（创意性调节）

max_tokens=2000

（响应长度控制）

stream=true

（流式传输降低延迟）

模型精调实验室

• 领域适配训练：上传行业数据（如法律文书/医疗病历），通过界面选择训练参数（学习率、批大小），3小时完成垂直领域模型优化。
• 性能对比工具：自动生成微调前后效果对比报告，支持BLEU/ROUGE等指标可视化分析。

资源监控体系

• 用量预警：设置Token消耗阈值（如单日超50万自动邮件提醒），避免意外超额。
• 多项目管理：支持API Key分组统计，方便团队协作成本分摊。

生态工具集成

• Chatbox高级配置：
  安装插件实现多模型切换（如DeepSeek-R1与GPT-4o并行调用）
  历史对话导出为Markdown/PDF格式
• Jupyter Notebook插件：内置数据清洗、Prompt优化模板，加速AI实验迭代。

安全合规保障

• 内容过滤机制：内置100+风险类别识别模型，违规内容拦截率>99.5%。
• 私有化部署：支持华为Atlas 800/英伟达DGX A100等硬件集群部署，符合金融、政务场景审计要求。

三、实战场景案例

场景1：科研论文辅助写作

操作流程：

1. 上传参考文献PDF至知识库
2. 调用API生成文献综述草稿
3. 使用

/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3

模型进行学术语言润色

效率提升：某高校团队使用后，论文撰写时间缩短40%（阿里云2025年2月13日案例）。

场景2：跨境电商智能运营

功能组合：

• 商品描述多语言翻译（支持英/日/德/法等12种语言）
• 评论情感分析自动生成改进报告
• 营销文案A/B测试效果预测

效果验证：某服饰品牌ROI提升210%（火山方舟2025年2月14日数据）。

四、开发者资源支持

• 文档中心：
  快速接入指南
  错误代码速查表（含429限频/503超时等处理方案）
• 社区支持：
  蓝耘技术论坛每日活跃响应（平均问题解决时间<2小时）
  CSDN专题专栏（持续更新实战技巧，如《大模型混合部署架构设计》）

五、服务升级路线图

2025年Q2：上线自动扩缩容API集群，支持万级QPS突发请求。
2025年Q3：开放模型融合接口，允许用户组合DeepSeek与其他开源模型（如Llama-3）。

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六、部署

OpenAI兼容接口

base_url: https://maas-api.lanyun.net/v1
api_key: 如需获取请参考获取API KEY
接口完整路径: https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions

提供 API 的基础 URL、获取 API Key 的说明以及接口完整路径，是后续代码调用 API 的基础信息。

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python
从openai库导入OpenAI类。
构造一个OpenAI客户端实例，需要传入api_key和base_url。
设置stream为True，开启流式响应。
发送一个简单的询问消息 “你是谁”，并根据响应的流式数据，分别处理和打印思维内容（如果有）和最终返回的内容。

from openai import OpenAI

# 构造 client
client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxx",  # APIKey
    base_url="https://maas-api.lanyun.net/v1",
)
# 流式
stream = True
# 请求
chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "你是谁",
        }
    ],
    stream=stream,
)
if stream:
    for chunk in chat_completion:
        # 打印思维链内容
        if hasattr(chunk.choices[0].delta,'reasoning_content'):
            print(f"{chunk.choices[0].delta.reasoning_content}", end="")
        # 打印模型最终返回的content
        if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content'):
            if chunk.choices[0].delta.content!= None and len(chunk.choices[0].delta.content) != 0:
                print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
else:
    result = chat_completion.choices[0].message.content

---

JavaScript
引入openai模块。
构造一个OpenAI客户端实例，传入apiKey和baseURL。
定义一个异步函数getCompletion，在函数内发送消息 “你好”，并处理流式响应，分别打印思维内容和最终返回的内容。
调用getCompletion函数来执行请求。

const OpenAI = require("openai");

// 构造 client
const client = new OpenAI({
    apiKey: "sk-xxxxxxxxxxxxxx", // APIKey
    baseURL: "https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions",
});

// 定义一个异步函数来处理请求
async function getCompletion() {
    try {
        const completion = await client.chat.completions.create({
            model: '/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1',
            messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
            stream: true,
        });

        // 处理流式响应
        for await (const chunk of completion) {
            if (chunk.choices) {
                // 打印思维链内容
                console.log("reasoning_content:", chunk.choices[0].delta.reasoning_content);
                // 打印模型最终返回的content
                console.log("content", chunk.choices[0].delta.content);
            }
        }
    } catch (error) {
        console.error("Error occurred:", error);
    }
}

// 调用异步函数
getCompletion();

用curl工具向 API 发送 POST 请求。
指定请求的 URL 为 API 接口路径。
设置请求头，包括Content-Type为application/json，并在Authorization中传入api_key 。
请求体中包含要使用的模型、用户消息 “你好”，并开启流式响应。
如果要使用这些代码，你需要先获取有效的api_key ，替换代码中占位的sk-xxxxxxxxxxxxxx部分。

curl https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxx" \
-d '{
    "model": "/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ],
    "stream": true
}'

获取 API KEY

进入 API平台 > 立即接入管理，单击创建API KEY。单击创建 API KEY 按钮。在名称文本框中确认或修改API KEY名称后，点击创建。

下载Chatbox：访问官网 https://chatboxai.app/zh 获取各平台版本（支持Windows/Mac/iOS/Android/Web）

点击设置

添加自定义提供方

1. 名称：自定义命名（如lanyun，方便区分）API地址：https://maas-api.lanyun.netAPI
2. 路径：填写/v1/chat/completionsAPI
3. 密钥：粘贴已复制的API KEY填写模型名称：比如/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1
4. 点击保存
5. 创建对话：确认目标模型，即可开启聊天

接下来就可以通过我们的模型进行使用了。

指尖修行》

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立即行动
https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131