OpenSearch：服務定製

1. 在AI搜尋開放平台選擇模型服務>模型定製，然後單擊建立。

   如通過RAM帳號進行模型建立、變更配置、查看模型詳情等操作時，需要提前授予RAM帳號模型服務相關的操作許可權。

2. 在模型定製頁面，配置以下參數資訊。

   參數	說明
   模型名稱	後續調用向量降維服務時的模型名稱。
   模型類型	訓練模型的類型，選擇向量降維（embedding-dim-reduction）。
   模型服務	用於訓練的基本模型，如ops-embedding-dim-reduction-001。
   訓練資料來源	MaxCompute或OSS

   MaxCompute資料來源

   參數	說明
   訓練資料來源	MaxCompute。
   所在地區	MaxCompute所屬地區。
   專案名	MaxCompute中的專案名稱。
   AccessKeyId	擁有讀寫MaxCompute許可權的阿里雲帳號或RAM帳號的AccessKey ID。 您可以進入AccessKey管理頁面擷取AccessKeyId。
   Secret	AccessKeyId對應的Secret。
   表名	MaxCompute中儲存訓練資料的表的名稱。
   表分區	表的分區資訊。
   訓練欄位	需要提前為讀寫MaxCompute表結構的RAM帳號授予GetTableFields（擷取MaxCompute表結構）許可權，此處才能選擇主鍵欄位和String類型的向量欄位，向量欄位維度範圍為1024～4096維。

   OSS資料來源

   參數	說明
   訓練資料來源	OSS
   所在地區	OSS所屬地區。
   OSS儲存空間（Bucket）	OSS的Bucket名稱。
   doc資料	OSS中用於訓練的資料。
   OSS訪問網域名稱（Endpoint）	完成以上配置後產生。

3. 單擊確定，二次彈窗選擇建立並訓練後模型進入預先處理狀態，預先處理完成後開始訓練。

   選擇確認建立後您可以在模型定製列表，找到待訓練的模型進行訓練。

   模型列表中，狀態為可用的模型，表示訓練完成且模型可被調用，單擊體驗，體驗向量微調模型效果。

文本向量化服務定製

1. 在AI搜尋開放平台選擇模型服務>模型定製，然後單擊建立。

   如通過RAM帳號進行模型建立、變更配置、查看模型詳情等操作時，需要提前授予RAM帳號模型服務相關的操作許可權。

2. 在模型定製頁面，配置以下參數資訊。

   參數	說明
   模型名稱	可自訂。
   模型類型	訓練模型的類型，選擇文本向量化（text-embedding）。
   基本模型	用於訓練的基本模型，如ops-text-embedding-001。
   向量降維	開啟後可以同時進行向量降維訓練。
   降維基本模型	向量降維選擇開啟時，用以降維的模型。
   訓練資料來源	MaxCompute或OSS。

   MaxCompute資料來源

   參數	說明
   訓練資料來源	MaxCompute。
   所在地區	MaxCompute所屬地區。
   專案名	MaxCompute中的專案名稱。
   AccessKeyId	擁有讀寫MaxCompute許可權的阿里雲帳號或RAM帳號的AccessKey ID。 您可以進入AccessKey管理頁面擷取AccessKeyId。
   Secret	AccessKeyId對應的Secret。
   表名	MaxCompute中儲存訓練資料的表的名稱。
   表分區	表的分區資訊。
   訓練欄位	需要提前為讀寫MaxCompute表結構的RAM帳號授予GetTableFields（擷取MaxCompute表結構）許可權，此處才能選擇主鍵欄位和String類型的文本資料。
   query-doc對	請參考控制台的樣本資料。

   OSS資料來源

   參數	說明
   訓練資料來源	OSS
   所在地區	OSS所屬地區。
   OSS儲存空間（Bucket）	OSS的Bucket名稱。
   doc資料	OSS中用於訓練的資料。
   query-doc對	請參考控制台的樣本資料。
   OSS訪問網域名稱（Endpoint）	完成以上配置後系統產生。

3. 單擊確定，二次彈窗選擇建立並訓練後模型進入預先處理狀態，預先處理完成後開始訓練。

   選擇確認建立後您可以在模型定製列表，找到待訓練的模型進行訓練。

   模型列表中，狀態為可用的模型，表示訓練完成且可被部署。