AI智能实体侦测服务域名绑定：自定义URL访问部署教程

1. 引言

1.1 业务场景描述

在内容平台、新闻聚合系统或舆情监控工具中，自动识别文本中的关键信息（如人名、地名、机构名）是实现结构化分析的基础能力。传统人工标注效率低、成本高，而基于AI的命名实体识别（NER）技术能显著提升处理速度与准确性。

当前已有多种开源模型可用于中文NER任务，但部署复杂、缺乏可视化界面、难以集成到现有系统等问题依然困扰着开发者。为此，我们推出了一款开箱即用的AI智能实体侦测服务镜像——集成了高性能RaNER模型与Cyberpunk风格WebUI，支持一键启动和API调用。

1.2 痛点分析

模型部署门槛高：需配置Python环境、安装依赖、加载权重，对非技术人员不友好。
缺乏直观交互：多数NER服务仅提供命令行或REST接口，无法实时查看识别效果。
域名不可定制：本地服务默认使用IP+端口访问，不利于产品化对外展示或嵌入企业门户。

1.3 方案预告

本文将详细介绍如何通过CSDN星图平台部署该AI智能实体侦测服务，并实现自定义域名绑定，从而以ner.yourcompany.com这类简洁URL形式对外提供服务，适用于演示、汇报、集成等多种场景。

2. 技术方案选型

2.1 核心模型选择：RaNER

本服务基于ModelScope平台上由达摩院发布的RaNER（Robust Named Entity Recognition）模型构建。该模型专为中文命名实体识别设计，在多个公开数据集上表现优异，具备以下特点：

使用多粒度词边界感知机制，增强对模糊边界的判断力
在大规模新闻语料上预训练，对“人名”、“地名”、“机构名”三类常见实体识别准确率超过92%
支持长文本切分推理，避免上下文截断导致的漏检

相比BERT-BiLSTM-CRF等传统架构，RaNER在保持高精度的同时提升了推理速度，更适合轻量级部署。

2.2 WebUI与API双模设计

为了兼顾用户体验与开发灵活性，系统采用前后端分离架构：

组件	功能说明
Flask后端	提供`/api/predict`接口，接收文本并返回JSON格式实体结果
Vue前端（Cyberpunk风格）	实现富文本输入、动态高亮渲染、响应式布局
Gunicorn + Nginx	生产环境反向代理与负载均衡

这种设计使得： -普通用户可通过浏览器直接使用Web界面进行测试； -开发者可调用REST API将其集成至爬虫、审核系统或BI平台。

2.3 部署平台优势对比

对比项	本地部署	云服务器手动部署	CSDN星图镜像部署
启动时间	30分钟以上	20分钟	<2分钟
是否需要运维	是	是	否
是否支持HTTPS	否（需额外配置）	可配置	自动支持
是否支持自定义域名	否	是（需DNS+SSL）	是（图形化操作）
成本	免费但耗时	高（服务器费用）	免费且高效

✅结论：对于快速验证、原型展示或内部工具建设，CSDN星图镜像方案最具性价比。

3. 实现步骤详解

3.1 镜像启动与基础访问

登录 CSDN星图平台
搜索 “AI 智能实体侦测服务”
点击“一键部署”，系统将在数秒内创建容器实例
部署完成后，点击页面上的HTTP访问按钮

此时会跳转至类似http://<instance-id>.inscode.jdcloud.com的临时地址，即可进入WebUI界面。

3.2 自定义域名绑定流程

为了让服务更专业、便于分享，建议绑定自有域名（如ner.yourcompany.com）。以下是完整操作步骤：

步骤一：准备域名

确保你拥有一个已备案的域名（如通过阿里云、腾讯云注册），并可以修改其DNS解析记录。

步骤二：进入域名绑定面板

在CSDN星图实例详情页，找到“域名绑定”功能入口
点击“添加自定义域名”
输入你想绑定的子域名，例如：ner.yourcompany.com

系统将自动生成一条CNAME记录值，形如：

ner.yourcompany.com CNAME abc123.inscode.jdcloud.com

步骤三：配置DNS解析

登录你的域名服务商控制台（如阿里云DNS），添加一条新的CNAME记录：

主机记录	记录类型	记录值
ner	CNAME	abc123.inscode.jdcloud.com

保存后等待5-10分钟生效。

步骤四：启用HTTPS（自动完成）

CSDN星图平台支持自动申请Let's Encrypt证书，无需手动上传SSL证书。只要域名解析正确，系统会在几分钟内自动完成HTTPS配置。

✅ 绑定成功后，访问https://ner.yourcompany.com即可打开实体侦测WebUI界面。

3.3 核心代码解析

虽然整个服务可通过镜像一键部署，但了解其核心逻辑有助于后续二次开发。以下是关键模块的代码实现。

后端预测接口（Flask）

# app.py from flask import Flask, request, jsonify from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks app = Flask(__name__) # 初始化RaNER管道 ner_pipeline = pipeline(task=Tasks.named_entity_recognition, model='damo/conv-bert-base-chinese-ner') @app.route('/api/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.get_json() text = data.get('text', '') if not text: return jsonify({'error': 'Missing text'}), 400 try: result = ner_pipeline(input=text) entities = [] for entity in result['output']: entities.append({ 'text': entity['span'], 'type': entity['type'], 'start': entity['start'], 'end': entity['end'] }) return jsonify({'entities': entities}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

🔍代码说明： - 利用ModelScope SDK加载预训练模型damo/conv-bert-base-chinese-ner- 接收POST请求中的text字段，执行NER推理 - 返回标准JSON格式，包含实体文本、类型、位置信息 - 错误捕获保障服务稳定性

前端高亮渲染逻辑（Vue片段）

// Highlighter.vue methods: { highlightText() { const colors = { PER: 'red', LOC: 'cyan', ORG: 'yellow' }; let html = this.rawText; // 按照位置倒序插入标签，防止索引偏移 this.entities .sort((a, b) => b.start - a.start) .forEach(ent => { const startTag = `<mark style="background:${colors[ent.type]};color:black;">`; const endTag = '</mark>'; html = html.slice(0, ent.start) + startTag + html.slice(ent.start, ent.end) + endTag + html.slice(ent.end); }); this.highlightedHTML = html; } }