Sailhouse
综合介绍
Sailhouse 是一个专为 AI 工作负载设计的代理控制平面。它简化了 AI 代理的部署、监控和扩展，无需复杂的编排或框架。Sailhouse 提供了生产级别的稳定性和灵活性，适合企业级 AI 应用场景。
该平台致力于降低 AI 代理的管理难度，让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。通过内置的监控和扩展功能，Sailhouse 能够自动处理负载变化，确保 AI 服务始终稳定运行。
功能列表
- "一键部署"：快速将 AI 代理部署到生产环境
- "实时监控"：提供详细的性能指标和运行状态监控
- "自动扩展"：根据负载情况自动调整计算资源
- "故障恢复"：自动检测并处理服务故障
- "日志分析"：集中收集和分析 AI 代理的运行日志
- "API集成"：提供标准化的 API 接口与其他系统集成
- "多环境支持"：支持测试、预生产和生产环境
使用帮助
使用 Sailhouse 非常简单，只需三个步骤即可完成部署：
第一步：注册账号
- 访问 Sailhouse 官网
- 点击"注册"按钮
- 填写基本信息并验证邮箱
第二步：创建项目
- 登录后点击"新建项目"
- 填写项目名称和描述
- 选择项目类型（AI 代理）
第三步：部署代理
- 上传你的 AI 模型或代码
- 配置运行环境要求
- 设置扩展策略
- 点击"部署"按钮
部署完成后，你可以在控制面板查看代理的运行状态。监控页面提供了CPU、内存使用率和请求响应时间等关键指标。
要调整扩展设置：
- 进入"扩展策略"页面
- 设置最小/最大实例数
- 配置触发扩展的指标阈值
- 保存设置
日志查看功能位于"监控"菜单下。你可以按时间范围过滤日志，或者通过关键词搜索特定事件。系统会自动标记错误和警告日志。
要集成 API：
- 在"API"菜单获取访问密钥
- 查看 API 文档了解可用端点
- 在你的应用中调用相应接口
系统会自动处理代理的版本更新。当上传新版本时，可以选择逐个替换实例或一次性全部更新。
产品特色
专为 AI 工作负载优化的全托管控制平面。
适用人群
- AI开发者： 需要快速部署和扩展 AI 代理的个人开发者或小团队。
- 企业技术团队： 需要稳定运行 AI 服务的中大型企业。
- 数据科学家： 专注于算法开发，不想管理基础设施的研究人员。
应用场景
- 对话机器人部署： 快速上线并扩展聊天机器人服务。
- 预测模型服务： 为业务应用提供稳定的预测 API。
- 数据处理流水线： 管理批量数据处理任务的执行。
常见问题
- 部署需要什么格式的代码？ 支持容器镜像或可直接运行的 Python 代码包。
- 如何计费？ 按实际使用的计算资源和运行时间计费。
- 支持哪些编程语言？ 主要支持 Python，其他语言可通过容器部署。
- 数据如何存储？ 提供临时存储空间，建议使用外部持久化存储。
