O modelo é um objeto central no MaxCompute. A plataforma oferece suporte a diversos tipos de modelos, como públicos, importados e remotos. O gerenciamento unificado de modelos e versões facilita a integração de recursos de IA aos fluxos de trabalho de análise de negócios. Este tópico descreve os principais conceitos, benefícios, tipos e o gerenciamento de modelos no MaxCompute.
Introdução aos modelos
Principais conceitos
Modelo: Objeto de implantação registrado no MaxCompute para tarefas de previsão ou geração. Integra perfeitamente recursos de computação de IA, como grandes modelos de linguagem e machine learning, à plataforma onde os dados residem.
Versão do modelo: Subobjeto independente e unicamente identificável de um modelo. Crie e gerencie múltiplas versões iterativas sob o mesmo nome de modelo para simplificar implantações graduais, rollbacks rápidos e comparações de desempenho nas chamadas aos modelos e à AI Function.
Benefícios
Gerenciamento unificado: O MaxCompute oferece vários tipos de modelos. Assim como os dados, os modelos têm controle de permissões e versionamento para atender aos requisitos corporativos de segurança e conformidade.
Integração multimecanismo: Com essa arquitetura unificada, analistas de dados usam SQL para invocar modelos de IA avançados. Cientistas de dados aproveitam as capacidades distribuídas em Python do MaxFrame para aumentar a eficiência e a qualidade do pré-processamento de dados.
Operações simplificadas: Não é necessário exportar dados para sistemas externos para inferência de IA. Essa abordagem evita riscos de segurança, custos e latência associados à movimentação de dados.
Tipos de modelos
O MaxCompute disponibiliza diferentes tipos de modelos:
Tipo | Descrição | Tutorial |
modelo público |
| Usar um modelo público do MaxCompute para análise de sentimentos de avaliações online |
modelo remoto | Conecte-se a modelos implantados no PAI-EAS. Especifique o endpoint e o token necessários para acessar o PAI-EAS, registre-os como modelos remotos do MaxCompute e chame-os por meio de uma AI Function. | |
modelo treinado internamente | Use o MaxFrame do MaxCompute para treinar modelos tradicionais de machine learning. Em seguida, execute | Usar o MaxCompute para treinamento e previsão de modelos XGBoost |
modelo importado | Os modelos públicos integrados podem não atender a todas as necessidades do seu negócio. Da mesma forma, modelos com ajuste fino (fine-tuned) podem evoluir para melhorar os resultados empresariais. Importe arquivos de modelos personalizados de um caminho do OSS para o MaxCompute para inferências. | Em implementação gradual |
A AI Function do MaxCompute pode invocar modelos públicos integrados e outros tipos de modelos criados e gerenciados em seu projeto.
Modelos públicos e cotas aplicáveis
Modelo | Cota aplicável |
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Gerenciamento de modelos
Antes de gerenciar modelos, certifique-se de que sua conta possui as permissões necessárias para gerenciar objetos de modelo.
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Gerencie objetos de modelo das seguintes maneiras:
Método de gerenciamento
Descrição
Use instruções SQL para gerenciar modelos, incluindo criação, visualização, modificação e exclusão.
Use a linguagem Python do MaxFrame para gerenciar modelos. Atualmente, há suporte apenas para criação de modelos.
Gerenciar modelos no console
O console oferece uma interface gráfica para gerenciar modelos. Nas regiões onde este recurso está disponível, visualize os modelos criados.
Procedimento:
Faça login no MaxCompute console e selecione uma região no canto superior esquerdo.
No painel de navegação à esquerda, escolha .
Na página Projects, clique em Manage na coluna Actions do projeto desejado.
Na página Project Settings, clique na aba Models.
Visualize os modelos públicos e suas versões no projeto público
BIGDATA_PUBLIC_MODELSETou veja outros modelos criados e suas respectivas versões.
NotaO gerenciamento de modelos no console está disponível atualmente apenas nas regiões China (Beijing), China (Hangzhou), China (Shanghai) e China (Shenzhen). Este recurso está sendo implementado gradualmente em outras regiões.