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Platform For AI:註冊及管理模型

更新時間:Jul 30, 2026

模型管理支援將訓練好的模型註冊到 PAI,並通過版本管理持續更新模型,實現統一管理。

前提條件

已完成模型訓練,並將模型上傳至 OSS。您可以在 DesignerDSW 中訓練和匯出模型,參考上傳檔案上傳模型到 OSS。

註冊模型

您可以註冊新模型,也可以更新已有模型的版本。操作步驟如下。

  1. 進入模型管理頁面。

    1. 登入PAI 控制台

    2. 在左側導覽列單擊工作空间列表,在工作空間列表中單擊目標工作空間名稱,進入工作空間。

    3. 在左側導覽列,選擇AI资产管理 > 模型

  2. 模型頁面,單擊新模型注册

  3. 新模型注册面板,按照介面提示配置參數,並單擊确定

    支援以下兩種模型註冊方式:

    • 新建模型:將已訓練好的模型註冊為一個新的模型。

    • 新增版本:更新登入好的模型的版本資訊。

    關鍵參數說明:

    參數

    描述

    模型名称

    僅選擇新建模型時,需要配置該參數。

    选择模型

    僅選擇新增版本時,需要配置該參數。

    選擇登入的模型。

    版本号

    註冊模型的版本號碼。僅選擇新增版本時,該參數支援修改。

    模型地址

    您可以使用以下任何一種方式配置模型地址:

    • 在輸入框中填寫模型檔案所在的 OSS 路徑。

    • 單擊image選擇模型檔案所在的 OSS 路徑。

      选择OSS目录或文件對話方塊,您可以選擇已有的模型檔案,也可以按照以下操作步驟上傳本地模型檔案。

      1. (可選)如果您需要將模型檔案上傳到新的目錄,單擊新建目录,在當前 OSS Bucket 建立一個新目錄。雙擊建立的目錄即可進入。

      2. 單擊上传文件

      3. 單擊查看本地文件拖拽上传文件,根據提示上傳本地模型檔案。

    模型服务部署配置

    支援以下兩種配置方式:

    • 自动生成配置:配置模型格式後,系統自動產生部署配置。

    • 自定义配置:您可以直接在文字框中填寫部署配置,範例如下,參數說明請參見JSON部署

      • 對於自訂鏡像部署的模型,部署配置範例如下:

        自訂鏡像部署範例

        {
            "metadata": {
                "name": "",
                "instance": 1,
                "workspace_id": "210382",
                "disk": "30Gi",
                "rpc": {
                    "keepalive": 60000
                },
                "accessibility": "public"
            },
            "cloud": {
                "computing": {
                    "instances": [
                        {
                            "type": "ecs.gn6e-c12g1.12xlarge"
                        }
                    ]
                }
            },
            "containers": [
                {
                    "image": "eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/python-inference:py3.9-ubuntu2004",
                    "script": "python app.py",
                    "port": 8000
                }
            ],
            "options": {},
            "storage": [
                {
                    "oss": {
                        "path": "oss://*******/MODEL/",
                        "readOnly": false,
                        "role_arn": ""
                    },
                    "mount_path": "/mnt/data/"
                }
            ]
        }
      • 對於選擇預置 Processor 的模型,部署配置範例如下:

        預置 Processor 部署範例

        {
            "metadata": {
                "name": "",
                "instance": 1,
                "workspace_id": "210382",
                "disk": "30Gi",
                "rpc": {
                    "keepalive": 60000
                },
                "accessibility": "public"
            },
            "cloud": {
                "computing": {
                    "instances": [
                        {
                            "type": "ecs.gn6i-c16g1.4xlarge"
                        }
                    ]
                }
            },
            "options": {},
            "processor": "tensorflow_gpu_2.4",
            "model_config": {},
            "model_path": "oss://******/MODEL/"
        }

    高级配置

    選中高级配置,您可以配置以下參數:

    • 模型版本准入状态

      支援配置以下兩種准入狀態:

      • 待定(Pending)(預設值)

      • 允許上線(Approved)

    • 模型指标:配置模型指標,用於模型版本之間橫向對比,詳情參見模型指標

管理模型

模型管理頁面展示您有許可權的模型列表,支援查看詳情、刪除和部署至 EAS 等操作。

  • 單擊查看可跳轉至模型詳情頁面查看模型ID等資訊,單擊删除可刪除廢棄的模型。

  • 單擊右上方的設定表徵圖,可調整模型列表的展示列。

部署服務

您可以將註冊好的模型直接部署到 EAS,部署時模型服務部署組態會自動透傳至 EAS 的部署配置中。操作步驟如下:

  1. 左側功能表列單擊AI資產管理 > 模型,進入模型列表頁面,單擊操作列下的部署至EAS,頁面會自動跳轉到EAS部署服務頁面。

    當模型來自 Model Gallery 時,單擊部署按鈕,部署模型。
  2. 部署服務頁面已根據部署配置預填了關鍵參數,您只需配置其他必選參數即可部署,詳情參見自訂部署