Todos os produtos
Search
Central de documentação

MaxCompute:Modelos do MaxCompute

Última atualização: Jun 27, 2026

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

  • O MaxCompute fornece grandes modelos open-source integrados, pré-criados no projeto público BIGDATA_PUBLIC_MODELSET e no schema público default.

  • Chame os modelos diretamente usando uma AI Function. Esse acesso direto reduz a barreira de entrada.

  • Ao utilizar um modelo público:

    • Se o switch de sintaxe Schema no nível de tenant não estiver ativado para o projeto, use bigdata_public_modelset.<model_name>.

    • Caso o switch de sintaxe Schema no nível de tenant esteja ativado para o projeto, especifique bigdata_public_modelset.default.<model_name>.

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.

Usar um modelo remoto do MaxCompute para gerar automaticamente descrições de seleção de produtos de e-commerce

modelo treinado internamente

Use o MaxFrame do MaxCompute para treinar modelos tradicionais de machine learning. Em seguida, execute TO_ODPS_MODEL para salvar o resultado como um modelo de treinamento interno do MaxCompute.

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

  • qwen3.7-max

  • qwen3-max

  • text-embedding-v4

  • qwen3.6-plus

  • qwen3.6-flash

  • deepseek-v4-pro

  • deepseek-v4-flash

  • qwen3-vl-embedding

  • Não suportado

  • 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

  • Recursos de computação padrão pagos conforme o uso (CU)

  • Recursos de computação padrão por assinatura (CU)

  • Qwen3-VL-8B-Instruct

  • Recursos de computação de IA por assinatura (GU)

Gerenciamento de modelos

  1. Antes de gerenciar modelos, certifique-se de que sua conta possui as permissões necessárias para gerenciar objetos de modelo.

  2. Gerencie objetos de modelo das seguintes maneiras:

    Método de gerenciamento

    Descrição

    Criar e gerenciar modelos usando SQL

    Use instruções SQL para gerenciar modelos, incluindo criação, visualização, modificação e exclusão.

    Gerenciar modelos usando MaxFrame

    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:

    1. Faça login no MaxCompute console e selecione uma região no canto superior esquerdo.

    2. No painel de navegação à esquerda, escolha Manage Configurations > Projects.

    3. Na página Projects, clique em Manage na coluna Actions do projeto desejado.

    4. Na página Project Settings, clique na aba Models.

      Visualize os modelos públicos e suas versões no projeto público BIGDATA_PUBLIC_MODELSET ou veja outros modelos criados e suas respectivas versões.

    Nota

    O 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.