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ai-services

ai-services

github.com/digitalocean-labs云与 DevOps3877 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 ai-services

ai-services 是用于在 App Platform 应用中配置 DigitalOcean Gradient AI Platform 的技能,涵盖直接调用大模型的 Serverless Inference,以及用于构建 Agent 的 Agent Development Kit。

主要功能

  1. 01选择推理或 Agent 开发方案
  2. 02配置模型访问凭据
  3. 03使用兼容 OpenAI 的推理 API
  4. 04通过 Gradient ADK 配置 Agent
  5. 05查询可用模型

适用场景

  1. 01为 App Platform 应用接入大模型推理
  2. 02构建带知识库或护栏的 Agent
  3. 03配置 AI 部署所需凭据

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/digitalocean-labs/do-app-platform-skills --skill ai-services

安装后在 Claude Code 中输入/ai-services确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

README.md
reference/
agent-development-kit.md
serverless-inference.md

详细介绍

AI 服务技能

为 App Platform 应用配置 DigitalOcean Gradient AI Platform。

提示:这是 App Platform 技能库中的一项专用技能。对于复杂的多步骤项目,可以考虑使用 planner 技能生成分阶段方案。有关所有可用技能的概览,请参阅 根目录 SKILL.md。


快速决策

What do you need?
├── Simple LLM API calls → Serverless Inference
│   OpenAI-compatible API, no agent management
│
└── Full AI agents → Agent Development Kit (ADK)
    Knowledge bases, RAG, guardrails, multi-agent routing
需求解决方案参考
直接调用 LLM 模型Serverless Inferenceserverless-inference.md
使用知识库构建 AgentADKagent-development-kit.md
内容过滤/护栏ADKagent-development-kit.md
多 Agent 工作流ADKagent-development-kit.md

凭据处理

模型访问密钥遵循标准凭据层级:

  1. GitHub Secrets(推荐):用户创建密钥 → 添加到 GitHub Secrets → 应用规格引用
  2. App Platform Secrets:通过 doctl apps update 设置,使用 type: SECRET
# App Spec pattern
envs:
  - key: MODEL_ACCESS_KEY
    scope: RUN_TIME
    type: SECRET
    value: ${MODEL_ACCESS_KEY}   # From GitHub Secrets

创建密钥:控制面板 → Serverless Inference → Model Access Keys

创建后,密钥仅显示一次——请妥善保存。


快速入门:Serverless Inference

# .do/app.yaml
services:
  - name: api
    envs:
      - key: MODEL_ACCESS_KEY
        scope: RUN_TIME
        type: SECRET
        value: ${MODEL_ACCESS_KEY}
      - key: INFERENCE_ENDPOINT
        value: https://inference.do-ai.run
# Python SDK (OpenAI-compatible)
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    base_url=os.environ["INFERENCE_ENDPOINT"] + "/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_ACCESS_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.3-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

完整指南:请参阅 serverless-inference.md


快速入门:Agent Development Kit

# Install and configure
pip install gradient-adk
gradient agent configure

# Run locally
gradient agent run
# → http://localhost:8080/run

# Deploy to DigitalOcean
gradient agent deploy
# Agent entrypoint
from gradient_adk import entrypoint

@entrypoint
def entry(payload, context):
    query = payload["prompt"]
    return {"response": "Hello from agent!"}

完整指南:请参阅 agent-development-kit.md


可用模型

模型用例
llama3.3-70b-instruct通用、高质量
llama3-8b速度更快、成本更低
mistral-7b高效、多语言
# List all available models
doctl genai list-models

请查看 Gradient AI 模型了解当前可用情况。


参考文件


快速故障排除

错误原因解决方法
401 Unauthorized模型访问密钥无效验证 GitHub Secrets 中的密钥
Model not found模型 ID 无效运行 doctl genai list-models
Rate limit exceeded请求过多实现指数退避
ADK 部署失败缺少令牌作用域确保具有 genai CRUD 和 project read 作用域

与其他技能集成

  • → designer:将 AI 服务环境变量添加到应用规格
  • → deployment:将模型访问密钥存储在 GitHub Secrets 中
  • → devcontainers:部署前在本地测试 AI 集成
  • → planner:规划支持 AI 的应用部署

文档链接

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