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- 使用通用大模型快速搭建AI应用
- 使用 Deepseek-R1 模型快速搭建对话型AI站点
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产品动态

使用通用大模型快速搭建AI应用

本文介绍如何使用 EdgeOne Pages 快速搭建 AI 对话和 AI 生图应用。内容涵盖从 API Key 申请、模板选择、一键部署到本地调试等完整流程，并且支持原生接口调用（灵活性强，适合深度定制）和 AI SDK 封装调用（开发简单，适合快速集成）两种技术路径。
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前置条件准备
实现 AI 应用，首先需要注册账号并获取 API Key。API Key 是访问 AI 服务的身份凭证，类似于账号密码，用于验证身份并允许调用相应的 AI 模型服务。以下是各主要 AI 提供商的 API Key 获取地址：
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对话模型 API Key：
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DeepSeek: https://platform.deepseek.com/api_keys﻿
OpenAI: https://platform.openai.com/api-keys﻿
Google: https://aistudio.google.com/app/apikey﻿
Anthropic: https://console.anthropic.com/settings/keys﻿
Claude: https://console.anthropic.com/settings/keys﻿
xAI: https://console.x.ai/settings/api-keys﻿
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图片生成模型 API Key：
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HuggingFace: https://huggingface.co/settings/tokens﻿
Replicate: https://replicate.com/account/api-tokens﻿
FAL: https://fal.ai/dashboard/keys﻿
Nebius: https://nebius.com/console/api-keys﻿
Fireworks: https://fireworks.ai/settings/api-keys﻿
DeepInfra: https://deepinfra.com/dashboard/api_keys﻿
Luma: https://lumalabs.ai/dashboard/api-keys﻿
Together AI: https://api.together.xyz/settings/api-keys﻿
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提示：并不是所有 API Key 都需要申请，只需要申请使用的模型的 API Key 即可。
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快速开始
模版介绍
EdgeOne Pages 提供多个 AI 应用模板，支持原生接口调用和 SDK 封装调用两种接入方式，涵盖对话和图片生成功能。如下：
AI 对话
原生接口调用模板：ai-chatbot-starter﻿
AI SDK 封装调用模板：ai-sdk-chatbot-starter﻿
AI 生图
原生接口调用模板：ai-image-generator-starter﻿
AI SDK 封装调用模板：ai-sdk-image-generator-starter﻿
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一键部署
在"快速开始"中列出的模版项目，都支持一键部署，只需要进入模版对应的详情页，点击左侧的蓝色 "Deploy" 按钮，即可进入 Edgeone Pages 控制台进行快速部署，以 ai-sdk-chatbot-starter 模版为例，点击部署后，会出现以下的项目配置页面。
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环境变量配置实质上就是在配置 API Key，不同模板会根据其支持的模型显示不同的配置列表。这里只需要配置要使用的模型对应的 API Key 即可。不过，至少要输入一个可正常使用的 API Key。
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在项目部署页面配置对应的环境变量（API Key）后，点击"start deployment"开始部署，完成后访问预览地址即可。
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注意：不同的模版一键部署的流程一致，差别在于不同的模版配置的环境变量列表不一样。
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本地调试
继续以 ai-sdk-chatbot-starter 模版为示例，在部署项目到 Edgeone Pages 以后，关联的 Github 帐号下已经新增一个项目，也就是模版项目。此时，如果需要对项目进行本地调试，可以通过 clone 命令从 Github 帐户下将代码下载到本地。如下图示例：
git clone https://github.com/${your-github-account}/vercel-ai-sdk-chatbot.git
cd vercel-ai-sdk-chatbot
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项目代码下载到本地后，要让项目在本地运行，同样需要在本地配置环境变量。EdgeOne Pages 提供了脚手架工具 Edgeone CLI，借助 CLI，可以在项目中生成配置以及进行本地调试。在使用 EdgeOne CLI 之前需要先安装并登陆验证，具体详情可以参考 EdgeOne CLI 的文档介绍。
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登陆后，需要关联到上文中部署的项目，在项目根目录下执行以下命令将本地项目与 Edgeone Pages 的项目进行关联。
edgeone pages link
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执行 edgeone pages link 后，会提示输入 EdgeOne Pages 的项目名，也就是上文中部署的模版项目的项目名称。输入项目名后，会将 EdgeOne Pages 控制台在上文项目中的环境变量同步到本地。它通过在本地创建 .env 文件来同步环境变量内容。
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EdgeOne CLI 还支持本地开启 DEV 模式，开启 DEV 模式的命令如下：
edgeone pages dev
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开启 DEV 模式后，可以在 localhost:8088 进行访问。以 ai-sdk-chatbot-starter 为例，在本地启动成功后，访问localhost:8088后项目界面如下：
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接下来，就是在本地进行自定义开发并调试效果，这个根据个人的业务需求进行对应的改动即可。
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对项目进行修改后，如需将本地的改动发布到 EdgeOne Pages 的线上环境，只需要使用以下命令将代码更新到 Github 即可。如下：
git add .
git commit -m " ...write something..."
git push origin main
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EdgeOne Pages 会自动监听关联的 Github 项目的更新，将项目的最新内容更新到线上环境。进入 EdgeOne Pages 控制台并且进入项目的详情页，如果看到 “Deploying” 的状态提示，说明 EdgeOne Pages 已经检测到 Github 的最新提交并自动开始部署最新的内容。“Deploying” 状态结束后会出现部署成功的提示，如下图：
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此时，即可访问该项目的外网地址，验证本地修改内容是否已经生效。

前置条件准备
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本地调试