MaxCompute モデル - MaxCompute - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

モデルは MaxCompute のコアオブジェクトです。MaxCompute は、パブリックモデル、インポートモデル、リモートモデルなど、複数のモデルタイプをサポートし、モデルとモデルバージョンの一元管理を提供します。これにより、モデルの機能をビジネス分析ワークフローに簡単に統合できます。このトピックでは、MaxCompute モデルの基本的な概念、メリット、タイプについて説明し、それらを管理および使用する方法を解説します。

概要

基本概念

モデル：モデルは、予測または生成タスクに使用できる、MaxCompute に登録されたデプロイメントオブジェクトです。モデルは、大規模言語モデルや機械学習モデルなどの人工知能 (AI) コンピューティング機能を、データが存在するのと同じプラットフォームにシームレスに統合します。
モデルバージョン：モデルバージョンは、モデルの独立した一意に識別可能なサブオブジェクトです。同じモデル名の下で複数の反復バージョンを作成および管理できます。これにより、AI 関数を呼び出す際に、グレースケールリリース、迅速なロールバック、新旧バージョン間のパフォーマンス比較が簡素化されます。

利点

一元管理：MaxCompute は複数のモデルタイプを提供します。データと同様に、モデルは権限管理とバージョン管理をサポートします。これにより、企業のセキュリティおよびコンプライアンス要件を満たすことができます。
マルチエンジン統合：MaxCompute は、SQL や Python (MaxFrame) など、さまざまなエコシステムからのモデル呼び出しをサポートします。統一されたアーキテクチャにより、データアナリストは使い慣れた SQL を使用して強力な AI モデルを呼び出すことができます。また、データサイエンティストは MaxFrame の分散 Python コンピューティング機能を使用できます。これらの機能をモデルと組み合わせることで、データ前処理の効率と品質を継続的に向上させることができます。
運用保守 (O&M) の簡素化：AI 推論のために外部システムにデータをエクスポートする必要はありません。これにより、データ移動に伴うセキュリティリスク、コスト、およびレイテンシーの問題を回避できます。

モデルタイプ

MaxCompute は、さまざまなタイプのモデルを提供します：

モデルタイプ	説明	チュートリアル
パブリックモデル	MaxCompute には、すぐに使用できる複数の組み込みオープンソース大規模モデルがあります。これらのモデルは、`BIGDATA_PUBLIC_MODELSET` という名前のパブリックプロジェクト内の `default` という名前のパブリックスキーマに事前に作成されています。モデルオブジェクトを自分で作成および管理する必要はありません。AI 関数を使用してモデルを柔軟に呼び出すことができるため、参入障壁が低くなります。次のモデルがサポートされています: 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 説明パブリックモデルを使用する場合：プロジェクトでテナントレベルのスキーマ構文が有効になっていない場合は、`bigdata_public_modelset.<model_name>` を使用します。プロジェクトでテナントレベルのスキーマ構文が有効になっている場合は、`bigdata_public_modelset.default.<model_name>` を指定します。利用可能なリージョン：パブリックモデルは現在、中国 (北京)、中国 (上海)、中国 (杭州)、中国 (深セン)、中国 (ウランチャブ)、中国 (香港)、シンガポール、インドネシア (ジャカルタ)、ドイツ (フランクフルト) のリージョンでのみ利用可能です。他のリージョンへのサポートも順次展開中です。	MaxCompute パブリックモデルを使用したオンラインレビューの感情分析
リモートモデル	PAI-EAS にすでにデプロイされているモデルに接続できます。PAI-EAS へのアクセスに必要なエンドポイントとトークンを指定して、モデルを MaxCompute リモートモデルとして登録します。その後、AI 関数を使用してモデルを呼び出すことができます。	MaxCompute リモートモデルを使用した E コマースの商品説明の自動生成
内部トレーニング済みモデル	MaxCompute MaxFrame を使用して、従来の機械学習モデルをトレーニングできます。`TO_ODPS_MODEL` を実行して、それらを MaxCompute 内部トレーニング済みモデルとして保存します。	MaxCompute を使用した XGBoost モデルのトレーニングと予測
インポートモデルインポートモデル	実際のビジネスシナリオでは、組み込みのパブリックモデルがニーズを完全に満たせない場合があります。アルゴリズムでファインチューニングされたモデルは、ビジネスのパフォーマンスに基づいて調整され、より良い結果を達成できます。外部でトレーニングおよびチューニングされた後に保存されたカスタムモデルファイルをインポートできます。モデルファイルの OSS アドレスを指定して MaxCompute にインポートし、その後の推論に使用します。	順次展開中

MaxCompute が提供する AI 関数を使用して、組み込みのパブリックモデルや、プロジェクトで作成および管理している他のタイプのモデルを呼び出すことができます。

モデル管理

モデルを管理する前に、アカウントにモデルオブジェクトを管理する権限があることを確認してください。

モデルオブジェクトは、次の方法で管理できます：

管理方法	手順
SQL を使用したモデルの作成と管理	SQL 文を使用してモデルを管理できます。これには、モデルの作成、表示、変更、削除が含まれます。
MaxFrame を使用したモデルの管理	MaxFrame Python 言語を使用してモデルを管理できます。現在、モデルの作成のみがサポートされています。
コンソールを使用したモデルの管理	MaxCompute は、コンソールでモデル管理のためのグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) を提供します。コンソールが対応しているリージョンでは、作成したモデルをコンソールで表示できます。次の手順を実行します： MaxCompute コンソールにログインし、左上のコーナーでリージョンを選択します。左側のナビゲーションウィンドウで、構成の管理 > プロジェクト管理を選択します。プロジェクト管理ページで、対象のプロジェクトを見つけ、その操作列の管理をクリックします。プロジェクト設定ページで、[モデル] タブをクリックします。 `BIGDATA_PUBLIC_MODELSET` パブリックプロジェクト内のパブリックモデルとそのバージョン情報を表示できます。また、作成した他のタイプのモデルとそのバージョン情報も表示できます。説明コンソールでモデルを管理する機能は、現在、中国 (北京) リージョンでのみ利用可能です。他のリージョンへのサポートも順次展開中です。