モデルの作成と削除 - MaxCompute - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

このトピックでは、MaxCompute モデルを作成および削除するためのコマンドについて説明します。

操作

機能

ロール

エントリポイント

モデルの作成

プロジェクトに MaxCompute モデルオブジェクトを作成します。

プロジェクトに対する CreateModel 権限を持つユーザー。

このトピックのコマンドは、次のプラットフォームで実行します：

モデルの削除

プロジェクトから既存の MaxCompute モデルオブジェクトを削除します。

モデルに対する Drop 権限を持つユーザー。

モデルの作成

プロジェクトに MaxCompute モデルとモデルバージョンを作成できます。モデルとモデルバージョンの詳細については、「モデルタイプ」をご参照ください。

注意事項

MaxCompute のパブリックモデルは、MaxCompute システムアカウント配下のパブリックプロジェクトに属します。これらは推論に直接使用できるため、作成する必要はありません。パブリックモデルのリストとその使用方法については、「MaxCompute モデル」をご参照ください。
MaxCompute 内部でトレーニングされたモデルは、MaxFrame で to_odps_model を実行することによってのみ作成できます。SQL を使用した作成はサポートされていません。このメソッドの詳細については、「to_odps_model」をご参照ください。

コマンドフォーマット

インポートされたモデルの作成 (IMPORT MODEL)

CREATE MODEL [ IF NOT EXISTS ] <model_name> WITH VERSION <version_name> 
INPUT(<input_col_name> <input_data_type>, ... ) -- MODEL_SOURCE_TYPE が IMPORT に設定されている場合に必要です。
OPTIONS(
    MODEL_SOURCE_TYPE = '<model_source_tpye>', -- 値が IMPORT の場合、モデルはインポートされたモデルです。
    MODEL_TYPE = '<model_tpye>',   -- インポートされたモデルの場合、MODEL_TYPE は BOOSTED_TREE_CLASSIFIER と BOOSTED_TREE_REGRESSOR のみをサポートします。
    LOCATION = '<location>',   
    ROLEARN = '<rolearn>'      
)
[COMMENT <model_comment>];

リモートモデルの作成 (REMOTE MODEL)

CREATE MODEL [ IF NOT EXISTS ] <model_name> WITH VERSION <version_name> 
[INPUT(<input_col_name> <input_data_type>, ... )] 
OPTIONS(
    MODEL_SOURCE_TYPE = '<model_source_tpye>',   -- 値が REMOTE の場合、モデルはリモートモデルです。
    MODEL_TYPE = '<model_tpye>',     -- リモートモデルの場合、MODEL_TYPE は MLLM のみをサポートします。
    TASKS = '<tasks>' ,              
    PAI_EAS_MODEL_NAME = '<pai_eas_model_name>',    
    PAI_EAS_SERVICE_NAME = '<pai_eas_service_name>',   
    ENDPOINT= '<endpoint>',                
    APIKEY = '<apikey>',                
    PAI_EAS_SYNC_MODE = 'true'
    [,PAI_EAS_SYNC_REQUEST_TIMEOUT = '5000'] 
)
[COMMENT <model_comment>];

パラメーター

一般的なパラメーター

パラメーター	必須	説明	注意
model_name	はい	モデル名。	名前は、大文字と小文字を区別せず、特殊文字を含めることはできません。英字 (a-z, A-Z)、数字、アンダースコア (_) のみ使用できます。名前は英字で始めることを推奨します。名前の長さは 256 バイトを超えることはできません。モデル名は、同じプロジェクトまたはスキーマ内で一意である必要があります。
version_name	はい	モデルのバージョン名。	名前は、大文字と小文字を区別せず、特殊文字を含めることはできません。英字 (a-z, A-Z)、数字、アンダースコア (_) のみ使用できます。名前は英字で始めることを推奨します。名前の長さは 256 バイトを超えることはできません。バージョン名を default_version に設定することはできません。モデルとその最初のバージョンを作成すると、このバージョンがモデルのデフォルトバージョン (DEFAULT_VERSION) として設定されます。
input_col_name	いいえ	モデルバージョンの入力列の名前。	列名は、大文字と小文字を区別せず、特殊文字を含めることはできません。英字 (a-z, A-Z)、数字、アンダースコア (_)、または漢字を使用できます。名前は英字で始めることを推奨します。名前の長さが 128 バイトを超えると、エラーが報告されます。注: このパラメーターは、モデルソースタイプがインポートされたモデルの場合に必要です。
input_date_type	いいえ	モデルバージョンの入力列のデータの型。	サポートされているデータ型には、BIGINT、DOUBLE、STRING、BINARY があります。詳細については、「データ型バージョン」をご参照ください。注: このパラメーターは、モデルソースタイプがインポートされたモデルの場合に必要です。
model_source_type	はい	モデルのソースタイプ。	このパラメーターは、モデルの作成後に変更することはできません。有効な値： IMPORT: インポートされたモデル。 REMOTE: リモートモデル。
model_type	はい	モデルタイプ。	このパラメーターは、モデルの作成後に変更することはできません。サポートされる値は、モデルソースによって異なります。モデルソースがインポートモデルの場合、有効な値は次のとおりです： BOOSTED_TREE_REGRESSOR: XGBoost 回帰モデル。 BOOSTED_TREE_CLASSIFIER: XGBoost 分類モデル。モデルソースがリモートモデルの場合、有効な値は次のとおりです： LLM: 大規模言語モデル。 MLLM: マルチモーダル大規模言語モデル。
comment	いいえ	モデルのコメント。	コメントは、長さが 1,024 バイト以下の有効な文字列である必要があります。そうでない場合、エラーが報告されます。説明モデルを作成する際、指定されたモデルコメントは、モデルの最初のバージョンのコメントとしても使用されます。

インポートされたモデルのパラメーター

パラメーター

必須

説明

注意

location

はい

モデルファイルの OSS パス。

OSS からインポートするモデルファイルのパスを指定します。OSS 内部ネットワークエンドポイントのみがサポートされています。例： LOCATION = 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/test-mode-bucket/'

rolearn

はい

OSS アクセス認証用の RAM ロール。

OSS パス内のモデルファイルへのアクセスに使用される RAM ロールの認証情報を指定します。例： ROLEARN = 'acs:ram::139******728:role/aliyunodpsdefaultrole'。

このパラメーターを使用する前に、OSS データに対する必要な権限が MaxCompute アクセスアカウントに付与されていることを確認してください。

ここをクリックしてワンクリック承認を完了できます。デフォルトでは、AliyunODPSDefaultRole 権限が付与されます。
カスタムロールを作成します。詳細については、「STS モードでの OSS の権限付与」をご参照ください。

リモートモデルのパラメーター

パラメーター	必須	説明	注意
tasks	はい	タスクタイプ。	有効な値: text-generation chat sentence-embedding
pai_eas_model_name	はい	PAI EAS にデプロイされたモデルの名前。	PAI EAS コンソールでデプロイされたモデルとサービス名を表示し、呼び出し情報ページで対応するエンドポイントとトークン情報を取得できます。
pai_eas_service_name	はい	PAI EAS モデルサービスの名前。説明 EAS サービスがサービスグループに追加されている場合は、`GroupName.ServiceName` の形式 (例：`group.service_name`) でサービス名を指定する必要があります。サービスがサービスグループに追加されていない場合は、EAS サービス名のみを指定します。
endpoint	はい	PAI EAS サービスのエンドポイント。例：http://1*************70.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com 注：現在のバージョンでは、EAS のパブリックエンドポイントのみがサポートされています。AI 関数を呼び出す前に、MaxCompute の許可された外部ネットワークアドレスのリストにエンドポイントを追加する必要があります。設定の詳細については、「プロジェクト管理による外部ネットワークアドレスの編集」をご参照ください。
apikey	はい	PAI EAS サービスのトークン。
pai_eas_sync_mode	はい	サービスがリクエストを処理するモード。	同期モードを示す `true` のみがサポートされています。
pai_eas_sync_request_timeout	いいえ	同期リクエストのタイムアウト期間。	単位：ミリ秒。デフォルト値：5000。有効値の範囲：5000～1800000。

例

例 1：リモートモデルを作成します。この例では、PAI EAS にデプロイされている Qwen2.5-Omni-3B モデルサービスを使用します。INPUT パラメーターは、画像からテキストへのタスクのために BINARY 型の画像ファイルを受け入れるように設定されています。完全な例については、「MaxCompute リモートモデルを使用した E コマース商品説明の自動生成」をご参照ください。

CREATE MODEL PAI_EAS_Qwen25_Omni_3B WITH VERSION v1 
INPUT(data BINARY, promt STRING) -- モデルが入力として BINARY 型の画像ファイルを受け入れることを指定します。
OPTIONS(
    MODEL_SOURCE_TYPE = 'REMOTE',
    MODEL_TYPE = 'MLLM',
    TASKS = 'text-generation',
    PAI_EAS_MODEL_NAME = 'Qwen2.5-Omni-3B',
    PAI_EAS_SERVICE_NAME = 'test_remote_model', 
    ENDPOINT = 'http://11261230********.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com',
    APIKEY = '<YOUR-API-KEY>', 
    PAI_EAS_SYNC_MODE = 'true'
)
COMMENT "PAI EAS remote model binary input";

例 2：インポートモデルを作成します。この例では、トレーニング済みで対応する OSS パスにアップロードされた XGBoost 分類モデルファイルを使用します。

CREATE MODEL test_xgboost_classifier WITH VERSION V1
INPUT (f1 int,f2 int,f3 int,f4 int)
OPTIONS(
    MODEL_SOURCE_TYPE = 'IMPORT',
    MODEL_TYPE = 'BOOSTED_TREE_CLASSIFIER',
    LOCATION = 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/********/xgboost_classifier/',
    ROLEARN = 'acs:ram::11261230********:role/aliyunodpsdefaultrole'
)
COMMENT 'Import XGBoost model v1';

説明

モデルの作成後、SHOW 文と DESC 文を実行してモデルリストを表示したり、モデル詳細を表示したりできます。

モデルの削除

注意事項

MaxCompute のパブリックモデルは、MaxCompute システムアカウント配下のパブリックプロジェクトに属します。手動で削除することはできません。
モデルを削除すると、そのモデルのすべてのバージョンも削除されます。
削除したモデルは復元できません。操作は慎重に行ってください。モデルを削除する前に、そのモデルのどのバージョンでも推論タスクが実行されていないことを確認してください。

コマンドフォーマット

DROP model [IF EXISTS] <model_name>;

パラメーター

パラメーター	必須	説明
IF EXISTS	いいえ	IF EXISTS を指定しない場合、モデルが存在しないとエラーが返されます。IF EXISTS を指定した場合、モデルの存在有無にかかわらず成功メッセージが返されます。
model_name	はい	削除するモデルの名前。パブリックモデルは削除できません。

例

DROP model PAI_EAS_Qwen25_Omni_3B;