AI Function是MaxCompute提供的一組面向AI業務情境的預定義函數，將複雜的AI 推理操作封裝為簡潔的SQL或Python運算元。使用者無需編寫底層模型調用代碼，即可通過標準SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接調用大模型或機器學習模型，顯著降低使用者在資料處理、巨量資料分析等情境的AI使用門檻。
情境概述
隨著大模型對於資料的理解能力顯著增強，具備了從多模態資料（e.g.結構化，文本，非結構化）中提取較精確的語義資訊，並基於大模型的指令遵循特性把語義資訊轉換成Normalized資料，從而進行關係代數運算的能力。基於這種能力，在巨量資料平台內進行結構化和非結構化資料查詢和處理的一體化計算成為了可能。
同時，隨著使用者情境的不斷拓展，使用者對在巨量資料平台內進行一體化計算的需求逐步提升，MaxCompute提供了MaxFrame(Python)和SQL等多種計算引擎能力，結合AI Function提供了更便捷和更低門檻的使用方式，協助使用者利用AI來提升在多模態資料處理、內容產生、資訊抽取、圖文解析等資料分析與計算情境下的計算能力和品質。一些典型情境例如：
大模型預訓練資料處理情境：大模型預訓練的WebData Processing任務，需要使用微調後的小參數大語言模型進行文本品質分計算、文本過濾、文本分類等任務；
多模態內容理解情境：傳統電商、新興自動駕駛領域的視頻和圖片資料處理任務，需要使用多模態模型進行物體識別、圖片打標和分類等任務；
智能風控情境：在智能風控情境下，需要使用微調後的小參數LLM模型進行使用者行為分類和風險預警任務。
功能優勢
低代碼開發：簡單易上手，無需部署模型服務或編寫複雜推理邏輯，通過一行函數調用即可完成AI 推理，大幅縮短開發週期，降低AI應用門檻。
無縫整合：AI Function與MaxCompute的模型對象、計算資源、許可權體系無縫整合，對接簡單；
多引擎統一支援：MaxCompute SQL和MaxFrame引擎都提供了統一的AI Function能力，從而支援資料分析師使用熟悉的SQL來調用強大的AI模型，也讓資料科學家基於MaxFrame提供的分布式Python計算能力結合模型持續提升資料預先處理的計算能力和品質。
AI Function概述
SQL AI Function
MaxCompute提供了基於SQL語言的SQL AI Function，支援指定MaxCompute模型對象進行推理調用，包括內建提供的公用大語言模型，及使用者匯入模型、或PAI-EAS遠程模型。模型詳情請參考模型類型。
MaxCompute支援 SQL AI Function如下表：
AI Function名稱
描述
支援的模型類型
用於產生自然語言文本，支援複雜邏輯推理、多模態任務和非結構化資料處理。
LLM
MLLM
用於對結構化資料進行預測，常見於分類、迴歸等傳統機器學習任務。
BOOSTED_TREE_REGRESSOR
BOOSTED_TREE_CLASSIFIER
計費說明（SQL類 AI Function）
使用SQL AI Function調用模型時：
當選擇使用訂用帳戶標準計算資源（簡稱：CU預付費Quota）時，會佔用CU Quota資源；
當使用隨用隨付標準版計算資源（簡稱：CU後付費Quota）時，會按照SQL作業的資料掃描量計費，暫不產生獨立的CU計算費用。
MaxFrame AI Function
MaxCompute同時基於MaxFrame提供了基於Python的AI Function：
根據模型調用所需的資源類型，對應消耗CPU或GPU資源，更多詳細使用方式請參考MaxFrame AI Function。
情境實踐
更多關於MaxCompute模型及AI Funtion整體使用情境實踐請參考：