model MaxCompute - MaxCompute

Model merupakan objek inti dalam MaxCompute. MaxCompute mendukung berbagai jenis model, seperti model publik, model yang diimpor, dan model remote, serta menyediakan manajemen terpadu untuk model dan versinya. Fitur ini memungkinkan Anda mengintegrasikan kemampuan model ke dalam alur kerja analitik bisnis secara mudah. Topik ini menjelaskan konsep dasar, manfaat, jenis-jenis model MaxCompute, serta cara mengelola dan menggunakannya.

Pendahuluan

Konsep

Model: Model adalah objek penerapan yang didaftarkan di MaxCompute dan dapat digunakan untuk tugas prediksi atau generasi. Model secara mulus mengintegrasikan kemampuan komputasi Artificial Intelligence (AI), seperti large language model dan machine learning model, ke dalam platform tempat data Anda berada.
Versi model: Versi model adalah sub-objek model yang independen dan memiliki identifikasi unik. Anda dapat membuat serta mengelola beberapa versi iteratif di bawah nama model yang sama. Pendekatan ini menyederhanakan rilis grayscale, rollback cepat, serta perbandingan performa antara versi lama dan baru saat memanggil model dan AI Functions.

Manfaat

Manajemen terpadu: MaxCompute menyediakan berbagai jenis model. Seperti halnya data, model mendukung Pengelolaan izin dan Pengendalian versi, membantu Anda memenuhi persyaratan keamanan dan kepatuhan perusahaan.
Integrasi multi-engine: MaxCompute mendukung pemanggilan model dari berbagai ekosistem, seperti SQL dan Python (MaxFrame). Arsitektur terpadu memungkinkan analis data menggunakan SQL yang sudah dikenal untuk memanggil model AI yang kuat, sedangkan ilmuwan data dapat memanfaatkan kemampuan komputasi Python terdistribusi dari MaxFrame. Kombinasi ini meningkatkan efisiensi dan kualitas Pra-pemrosesan data.
Operasi dan Pemeliharaan (O&M) yang disederhanakan: Anda tidak perlu mengekspor data ke sistem eksternal untuk Inferensi AI, sehingga menghindari risiko keamanan, biaya, serta masalah latensi yang terkait dengan perpindahan data.

Jenis model

MaxCompute menyediakan berbagai jenis model:

Jenis model	Deskripsi	Tutorial
Model publik	MaxCompute memiliki beberapa model besar open-source bawaan yang siap digunakan. Model-model ini telah dibuat sebelumnya dalam skema publik bernama default di dalam proyek publik bernama `BIGDATA_PUBLIC_MODELSET`. Anda tidak perlu membuat dan mengelola objek model sendiri. Anda dapat memanggil model secara fleksibel menggunakan AI Functions, sehingga menurunkan hambatan penggunaan. Model berikut ini didukung: Qwen3-0.6B-GGUF Qwen3-1.7B-GGUF Qwen3-4B-GGUF Qwen3-8B-GGUF Qwen3-14B-GGUF DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B Catatan Saat menggunakan public model: Jika sintaks skema tingkat penyewa tidak diaktifkan untuk proyek, gunakan `bigdata_public_modelset.<model_name>`. Jika sintaks skema tingkat penyewa diaktifkan untuk proyek, tentukan `bigdata_public_modelset.default.<model_name>`. Ketersediaan Wilayah: Public model saat ini hanya tersedia di wilayah China (Beijing), China (Shanghai), China (Hangzhou), China (Shenzhen), China (Ulanqab), China (Hong Kong), Singapura, Indonesia (Jakarta), dan Jerman (Frankfurt). Dukungan untuk wilayah lain sedang dalam proses peluncuran.	Gunakan public model MaxCompute untuk analisis sentimen ulasan online
Model jarak jauh	Anda dapat menghubungkan ke model yang telah diterapkan di PAI-EAS. Tentukan Endpoint dan token yang diperlukan untuk mengakses PAI-EAS guna mendaftarkan model tersebut sebagai remote model MaxCompute. Setelah itu, Anda dapat memanggil model tersebut menggunakan AI Function.	Gunakan remote model MaxCompute untuk menghasilkan deskripsi produk E-dagang secara otomatis
Model yang dilatih secara internal	Anda dapat menggunakan MaxCompute MaxFrame untuk melatih model machine learning tradisional. Jalankan `TO_ODPS_MODEL` untuk menyimpannya sebagai internally trained model MaxCompute.	Gunakan MaxCompute untuk pelatihan dan prediksi model XGBoost
Impor Model Model yang diimpor	Dalam skenario bisnis nyata, public model bawaan mungkin tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan Anda. Model yang telah dilatih ulang (fine-tuned) dengan algoritma dapat disesuaikan berdasarkan performa bisnis untuk mencapai hasil yang lebih baik. Anda dapat mengimpor file model kustom yang disimpan setelah dilatih dan disesuaikan secara eksternal. Tentukan alamat OSS file model tersebut untuk mengimpornya ke MaxCompute guna Inferensi selanjutnya.	Sedang dalam proses peluncuran

Anda dapat menggunakan AI Functions yang disediakan oleh MaxCompute untuk memanggil public model bawaan atau jenis model lain yang telah Anda buat dan kelola di proyek Anda.

Pengelolaan model

Sebelum mengelola model, pastikan akun Anda memiliki izin untuk mengelola objek model.

Anda dapat mengelola objek model dengan cara berikut:

Metode pengelolaan	Petunjuk
Buat dan kelola model menggunakan SQL	Anda dapat mengelola model menggunakan Pernyataan SQL. Ini mencakup pembuatan, penayangan, modifikasi, dan penghapusan model.
Kelola model menggunakan MaxFrame	Anda dapat mengelola model menggunakan bahasa Python MaxFrame. Saat ini, hanya pembuatan model yang didukung.
Kelola model menggunakan Konsol	MaxCompute menyediakan antarmuka pengguna grafis (GUI) di Konsol untuk pengelolaan model. Di wilayah yang telah mendukung fitur ini, Anda dapat melihat model yang telah dibuat melalui Konsol. Lakukan langkah-langkah berikut: Masuk ke Konsol MaxCompute dan pilih wilayah di pojok kiri atas. Di panel navigasi sebelah kiri, pilih Manage Configurations > Projects. Di halaman Projects, temukan proyek target dan klik Manage di kolom Actions. Di halaman Project Settings, klik tab Models. Anda dapat melihat public model dan informasi versinya di proyek publik `BIGDATA_PUBLIC_MODELSET`. Anda juga dapat melihat jenis model lain yang telah Anda buat beserta informasi versinya. Catatan Fitur pengelolaan model di Konsol saat ini hanya tersedia di wilayah China (Beijing). Dukungan untuk wilayah lain sedang dalam proses peluncuran.