使用 CREATE MODEL DDL 建立和移除 MaxCompute ML 模型

本文介紹MaxCompute模型的建立和刪除相關操作命令。

操作

功能

角色

操作入口

建立模型

在專案下建立MaxCompute模型對象。

具備專案建立模型許可權（CreateModel）的使用者。

本文中的命令您可以在如下工具平台執行：

刪除模型

在專案下刪除已建立的MaxCompute模型對象。

具備刪除模型許可權（Drop）的使用者。

建立模型

在專案下建立MaxCompute模型及模型版本對象。關於模型與模型版本的詳細介紹請參考模型類型。

注意事項

MaxCompute公用模型，歸屬於MaxCompute系統帳號下的公用專案，不需要使用者主動執行建立操作，可直接推理使用，具體公用模型列表和使用方法請參考MaxCompute模型。
MaxCompute內部訓練模型，目前僅支援通過MaxFrame執行to_odps_model建立產生，暫不支援使用SQL建立，具體建立方法請參考to_odps_model。

命令格式

建立匯入模型（IMPORT MODEL)

CREATE MODEL [ IF NOT EXISTS ] <model_name> WITH VERSION <version_name> 
INPUT(<input_col_name> <input_data_type>, ... ) -- 當 MODEL_SOURCE_TYPE為IMPORT時必填
OPTIONS(
    MODEL_SOURCE_TYPE = '<model_source_tpye>', -- 取值為IMPORT時，即為匯入模型
    MODEL_TYPE = '<model_tpye>',   -- 匯入模型的MODEL_TYPE取值僅支援 BOOSTED_TREE_CLASSIFIER與BOOSTED_TREE_REGRESSOR
    LOCATION = '<location>',   
    ROLEARN = '<rolearn>'      
)
[COMMENT <model_comment>];

建立遠程模型(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>',   -- 取值為REMOTE時，即為遠程模型
    MODEL_TYPE = '<model_tpye>',     -- 遠程模型的 MODEL_TYPE取值僅支援MLLM
    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>];

參數說明

通用參數

參數	是否必填	說明	備忘
model_name	是	模型名稱	大小寫不敏感，不能有特殊字元，只能包含a~z、A~Z、數字和底線（_）。建議以字母開頭，名稱的長度不超過256位元組。同一個project/schema下模型名不能重複。
version_name	是	模型版本名稱	大小寫不敏感，不能有特殊字元，只能包含a~z、A~Z、數字和底線（_）。建議以字母開頭，名稱的長度不超過256位元組，不支援版本名指定為default_version。第一次建立模型及模型版本時，該版本會被作為模型的預設版本（DEFAULT_VERSION）。
input_col_name	否	模型版本的輸入列名	列名大小寫不敏感，不能有特殊字元，只能包含a~z、A~Z、數字、底線（_）或中文。建議以字母開頭，名稱的長度不超過128位元組，否則報錯。注意：當模型來源類型為匯入模型時，必填。
input_date_type	否	模型版本的輸入列的資料類型	支援BIGINT、DOUBLE、STRING、BINARY等多種資料類型，詳情請參見資料類型版本說明。注意：當模型來源類型為匯入模型時，必填。
model_source_type	是	模型來源類型	對同一個模型，建立後不允許修改，當前支援取值： IMPOR：匯入模型。 REMOTE：遠程模型。
model_type	是	模型類型	對同一個模型，建立後不允許修改，不同模型來源支援的取值不同。當模型來源為匯入模型時，支援取值： BOOSTED_TREE_REGRESSOR：XGBoost迴歸模型。 BOOSTED_TREE_CLASSIFIER：XGBoost分類模型。當模型來源為遠端模型時，支援取值： LLM：大語言模型。 MLLM：多模態大語言模型。
comment	否	模型注釋資訊	注釋內容為長度不超過1024位元組的有效字串，否則報錯。說明建立模型時，指定的模型注釋會同時作為模型的第一個版本注釋。

匯入模型參數

參數

是否必填

說明

備忘

location

是

模型檔案的OSS路徑

指定要匯入的模型檔案在OSSObject Storage Service的路徑資訊。僅支援OSS內網地址，例如 LOCATION = 'oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/test-mode-bucket/'

rolearn

是

OSS訪問認證角色

指定訪問儲存模型檔案的OSS路徑的RAM角色認證資訊，例如 ROLEARN = 'acs:ram::139******728:role/aliyunodpsdefaultrole'。

使用前，請確保已將OSS的資料相關許可權賦予MaxCompute的訪問帳號。

可通過點擊此處完成一鍵授權，預設建立AliyunODPSDefaultRole 許可權。
參考 OSS的STS模式授權文檔建立自訂角色。

遠程模型參數

參數	是否必填	說明	備忘
tasks	是	任務類型	支援取值如下： text-generation chat sentence-embedding
pai_eas_model_name	是	PAI EAS部署的模型名稱	可通過PAI EAS控制台，查看已部署模型及服務名稱，並在調用資訊頁面擷取對應方位地址和Token資訊
pai_eas_service_name	是	PAI EAS模型服務名稱說明若該EAS服務已加入某個服務群組，則此處需要填寫“群組名稱.服務名稱”，如group.service_name；若未加入服務群組，則僅需要填寫EAS服務名稱
endpoint	是	PAI EAS 服務的訪問地址例如：http://1*************70.cn-shanghai.pai-eas.aliyuncs.com 說明：目前的版本僅支援EAS公網調用地址，在AI Function調用前，需將該地址設定為可用的MaxCompute外部網路地址，配置方案見：通過專案管理編輯外部網路地址
apikey	是	PAI EAS 服務Token
pai_eas_sync_mode	是	控制服務處理請求的模式	僅支援true，表示同步模式
pai_eas_sync_request_timeout	否	同步請求的逾時時間	單位為毫秒，預設值為5000，範圍5000-1800000。

使用樣本

樣本1：建立遠程模型，使用已部署在PAI EAS的Qwen2.5-Omni-3B模型服務，指定模型可接受的INPUT輸入參數為BINARY類型圖片檔案，用於執行圖生文任務，完整樣本請參考使用MaxCompute遠程模型自動產生電商選品描述。

CREATE MODEL PAI_EAS_Qwen25_Omni_3B WITH VERSION v1 
INPUT(data BINARY, promt STRING) -- 指定模型可接受的輸入參數為BINARY類型圖片檔案
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";

樣本2：建立匯入模型，指定已經完成訓練的XGBoost分類模型檔案並已上傳至對應的OSS路徑。

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';

說明

模型建立完成後，支援通過SHOW語句及DESC語句查看對應的模型列表和模型詳情。

刪除模型

注意事項

MaxCompute公用模型歸屬於MaxCompute系統帳號下的公用專案，不支援使用者手動執行刪除操作。
刪除模型，會同時刪除模型下的全部版本。
模型刪除後無法恢複，請謹慎操作，確保模型當前所有版本均未進行任何推理調用任務，再執行刪除操作。

命令格式

DROP model [IF EXISTS] <model_name>;

參數說明

參數	是否必填	說明
IF EXISTS	否	如果不指定IF EXISTS且模型不存在，則返回異常。如果指定IF EXISTS，無論模型是否存在，均返回成功。
model_name	是	待刪除的模型名稱。公用模型不支援刪除。

使用樣本

DROP model PAI_EAS_Qwen25_Omni_3B;