部署擴縮容 - Alibaba Cloud Model Studio

對指定部署進行擴縮容操作。

前提條件

您已經閱讀了模型部署簡介和使用 API 進行模型部署的相關內容，掌握了模型部署的使用方法，並熟悉了在阿里雲百鍊平台上進行模型部署的基本步驟。
已配置百鍊的 API-KEY，請參考擷取API Key。

更新模型部署任務

通過更新操作調整專屬服務使用的資源單元數量。

地址

PUT https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments/{deployed_model}/scale

請求樣本

通過以下命令可以將指定的服務進行擴縮容：

curl --request PUT "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/deployments/emo-35b3f106-sample01/scale" \
    --header "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
                "capacity":2
            }'

請求參數

參數	類型	傳參方式	必選	說明
deployed_model	String	path	是	新模型的唯一標識，可通過建立部署或列舉部署介面擷取。
capacity	Number	body	條件必選	僅`"plan": "mu"`時，可填寫該設定。具體支援情況請參考：模型單元部署的功能支援情況。	更新之後，模型所使用的資源單元。必須是`base_capacity`的整數倍。
ptu_capacity	Object	body	條件必選	僅`"plan": "ptu"`時，可填寫該設定。具體支援情況請參考：PTU部署的功能支援情況。	當設定`"plan": "ptu"`時，該參數才生效。範例：`"ptu_capacity": { "input_tpm": 10000, "output_tpm": 1000 }`。
ptu_capacity.input_tpm	Number	body			所有模型支援，input token pre-minute，部署的模型每分鐘支援的最大輸入 Token 量。
ptu_capacity.output_tpm	Number	body			所有模型支援，output token pre-minute，部署的模型每分鐘支援的最大輸出 Token 量。
ptu_capacity.thinking_output_tpm	Number	body			部分模型支援，thinking output token pre-minute，部署的模型每分鐘支援的預置思考最大輸出 Token 量。

響應樣本

命令執行完成後，返回以下結果：

{
  "request_id": "6c6b7676-3fea-423b-bc26-c9e2337e1142",
  "output": {
    "deployed_model": "emo-35b3f106-sample01",
    "gmt_create": "2025-06-17T11:00:38",
    "gmt_modified": "2025-06-17T11:42:02.311",
    "status": "UPDATING",
    "model_name": "emo",
    "base_model": "emo",
    "base_capacity": 1,
    "capacity": 2,
    "ready_capacity": 1,
    "workspace_id": "llm-v71tlv3dezezp2en",
    "charge_type": "post_paid",
    "creator": "17580541***",
    "modifier": "17580541***"
  }
}

響應參數

請參考建立模型部署任務的響應參數。

異常響應

響應樣本

{
    "request_id": "ca218d57-b91b-46b2-bd35-c41c6287bcf4",
    "message": "Model: qwen-plus-20230703-cx7f not found!",
    "code": "NotFound"
}

響應參數

欄位	類型	描述
request_id	String	本次請求的系統唯一碼。
code	String	錯誤碼。
message	String	錯誤資訊。

當請求出錯時，可能返回以下錯誤：

錯誤碼	錯誤資訊	錯誤原因
NotFound	Model: xxx not found!	建立部署任務時指定了不存在的模型。查詢/更新/刪除部署任務時指定了不存在的模型。
Conflict	Deployed model xxx already exists, please specify a suffix.	建立部署任務時使用了已使用過的suffix。
InvalidParameter	Invalid capacity (xx), capacity must be larger than or equal to 0 and multiples of 1 and less than 1000!	建立/更新部署任務時指定了無效的算力單元數量。