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    Platform For AI:PAI-EAS で専用の QwenPaw を 5 分でデプロイ

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    Platform For AI:PAI-EAS で専用の QwenPaw を 5 分でデプロイ

    最終更新日:Jun 23, 2026

    PAI-EAS 上に QwenPaw をデプロイすることで、カスタムの PAI-EAS モデルや Model Studio のモデルを利用した専用の AI アシスタントを迅速に構築できます。QwenPaw は、2024 年 2 月に AgentScope チームによってリリースされた、オープンソースでローカルファースト、セルフホスト可能なエージェントフレームワークであり、Coding Plan を通じて推論コストの制御をサポートします。

    EAS サービスのデプロイ

    1. PAI コンソールにログインします。ページ上部でリージョンを選択します。次に、目的のワークスペースを選択し、[Elastic Algorithm Service (EAS)] をクリックします。

    2. Inference Service タブで、Deploy Service をクリックします。Scenario-based Model Deployment エリアで、[QwenPaw のデプロイ] をクリックします。

    3. 主要なパラメーターを設定します。

      パラメーター

      説明

      Service Name

      例： qwenpaw_demo。

      Image Configuration

      最新バージョンを選択します。

      Resource Configuration

      リソース要件に基づいてCPU インスタンスタイプを選択してください。デフォルトは ecs.c7a.large です。

      Model Settings

      QwenPaw の構成を永続化するための OSS パスを選択します。例： oss://examplebucket/qwenpaw/。

      VPC

      VPC、vSwitch、およびセキュリティグループを作成して設定します。

      説明

      QwenPaw は、検索機能とブラウザ機能のためにパブリックネットワークアクセスを必要とします。すでにパブリックネットワークアクセス用に設定されている VPC を選択することを推奨します。

    4. [デプロイ] をクリックし、サービスステータスが Running に変わるまで待ちます。これでデプロイは成功です。

    パブリックネットワークアクセスの設定

    EAS サービスは、インターネット NAT Gateway を介してインターネットにアクセスします。詳細については、「インターネット NAT Gateway」をご参照ください。

    1. NAT Gateway の作成と EIP のバインド

    NAT Gateway - インターネット NAT Gateway 購入ページに移動します。

    • 課金方法： 従量課金を選択します。

    • Region： ご利用の EAS サービスが配置されているリージョンを選択します。

    • ネットワーク & ゾーン： ご利用の EAS サービス用に設定された VPC を選択します。この設定は作成後に変更できません。

    • EIP： インスタンスに関連付けられていない EIP を選択するか、新しい EIP を購入します。

    2. SNAT エントリの設定

    インターネット NAT Gateway ページに移動します。作成したインターネット NAT Gateway を見つけます。Actions 列で SNAT の構成 をクリックし、次に SNAT エントリの作成 をクリックします。

    • SNAT エントリの粒度： VPC 粒度を選択します。

    • Elastic IP Address の選択： 設定済みの EIP を選択します。

    Web UI の起動

    1. [Invoke/Log/Monitoring] 列のimageボタンをクリックして、Web UI ページを開きます。

    2. モデルの設定。[設定] > [モデル] ページで、プロバイダーを設定します。[LLM 設定] セクションで、プロバイダーとモデルを選択します。

      Aliyun Coding Plan

      (国際サイト) に移動してサービスをサブスクライブし、専用の API キーを取得します。

      モデル設定ページで、Aliyun Coding Plan プロバイダーカードを見つけ、右下の [設定] をクリックします。ダイアログボックスでは、ベース URL が https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1 として事前に入力されています。[API キー] フィールドに API キーを貼り付け、[保存] をクリックします。

      EAS モデルサービス

      1. [プロバイダーの追加] をクリックします。[プロトコル] で、OpenAI 互換を選択します。

      2. URL と API キーの設定。「エンドポイントとトークンの取得」を参照し、エンドポイントに /v1 を追加します。[Base URL] フィールドに完全な URL を入力し、[API key] フィールドにサービス トークンを入力します。[Test Connection] をクリックして接続をテストし、[保存] をクリックします。

      3. モデルを追加します。PAI-EAS プロバイダーカードで [モデル] をクリックし、次に [+ モデルの追加] をクリックします。

      DashScope

      DashScope プロバイダーカードで [設定] をクリックし、Model Studio API キーを追加します。モデルを追加するには、「モデルの選択」をご参照ください。

      [DashScope の設定] ダイアログボックスでは、[ベース URL] にデフォルト値が事前に入力されています。[API キー] フィールドに API キーを貼り付け、[接続テスト] をクリックして検証し、[保存] をクリックします。

    3. QwenPaw との会話を開始するか、タスクを割り当てます。

      たとえば、Qwen3.5 Plus モデルを選択し、チャットボックスに「明日の杭州の天気」と入力します。QwenPaw は複数ステップの思考を実行し、browser_use ツールを使用して Web 情報を自動的に取得し、気象条件、温度範囲、風のレベルなどの天気予報を返します。

    チャンネル設定

    QwenPaw は、DingTalk や Lark などのチャンネルとの統合をサポートしています。詳細については、「チャンネル設定」をご参照ください。