Replit + Ertas

在 Replit 上使用 Ertas 训练的模型作为智能后端构建和部署 AI 驱动的应用——从原型到生产，全在浏览器中完成。

Overview

Replit 是一个基于云的集成开发环境，让开发者完全在浏览器中编写、运行和部署代码。凭借内置的托管、数据库访问、包管理和协作编辑功能，Replit 消除了本地开发设置的摩擦，使从想法到已部署应用只需几分钟。其 AI 辅助编码功能和模板生态系统使其成为快速原型构建 Web 应用、API 和自动化脚本的最快平台之一。

对于 AI 应用开发，Replit 提供了特别有吸引力的环境。开发者可以编写调用推理 API 的 Python 或 Node.js 后端，为聊天界面构建 React 前端，并部署全栈应用——所有这些都无需离开浏览器。Replit 的始终在线托管意味着您的 AI 应用全天候保持可访问，其密钥管理确保 API 密钥和端点 URL 安全存储。零设置开发、即时部署和内置 AI 编码辅助的组合使 Replit 成为从微调模型到面向用户应用的最快路径。

How Ertas Integrates

在 Ertas Studio 中微调模型后，您将其部署到 Ertas Cloud 或任何可公开访问的推理端点。从 Replit 中，您使用 OpenAI SDK——在 Python 和 Node.js Repl 中都可用——连接到该端点，并围绕微调模型的能力构建您的应用。由于 OpenAI SDK 是 Replit 包管理器中可用的标准依赖，设置只需几秒钟。

这个工作流非常适合快速原型构建和演示制作。开发者可以在 Ertas Studio 中使用客户支持数据微调模型，然后打开 Replit 在一个下午内构建一个功能完整的聊天机器人应用——配备 Web 界面、对话历史和流式响应。当原型就绪时，Replit 的部署功能一键上线，提供一个利益相关者可以立即测试的可分享 URL。这个从训练数据到部署应用的周期速度使 Ertas-Replit 组合对于需要快速向客户展示 AI 能力的代理机构、顾问和团队特别有价值。

Getting Started

1
在 Ertas Studio 中微调您的模型
在您的数据上训练领域特定模型。将完成的模型部署到 Ertas Cloud 或可公开访问的推理端点。
2
创建新的 Repl
打开 Replit 并使用 Python 或 Node.js 模板创建新项目。安装 OpenAI SDK 作为依赖。
3
配置 API 凭据
将您的 Ertas Cloud 端点 URL 和 API 密钥存储在 Replit 的 Secrets 面板中。在代码中作为环境变量引用它们。
4
构建您的 AI 应用
使用指向 Ertas 模型端点的 OpenAI SDK 编写应用逻辑。使用 Flask、FastAPI 或 Express 构建前端进行用户交互。
5
部署并分享
一键部署您的 Repl。与队友、客户或利益相关者分享实时 URL 以获取即时反馈和测试。

python

# Replit: main.py
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from openai import OpenAI
import os

app = Flask(__name__)

client = OpenAI(
    base_url=os.environ["ERTAS_API_URL"],  # Stored in Replit Secrets
    api_key=os.environ["ERTAS_API_KEY"],
)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    user_message = request.json["message"]
    response = client.chat.completions.create(
        model="ertas-support-7b",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful customer support agent."},
            {"role": "user", "content": user_message},
        ],
        temperature=0.3,
    )
    return jsonify({"reply": response.choices[0].message.content})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

在 Replit 上构建由部署到 Ertas Cloud 的 Ertas 训练模型驱动的客户支持聊天机器人 API。