接入模型服务

前提条件

• 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。
• 模型API接入之前，请确保符合相对应的接口规范，具体规范要求请参见模型API接入接口规范。

创建接入模型服务

1. 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务”，单击“接入模型服务”。
2. 在“创建接入模型服务”页面，参照表1配置模型信息。

   表1 模型信息参数说明

   参数名称	参数说明
   模型名称	自定义模型名称。支持中英文、数字、中划线（-）、下划线（_）、点（.），长度2-36个字符，仅支持以中英文开头。
   模型类型	可选模型类型包括：文本对话、文本向量化、文本排序。
   模型参数量	模型参数的数量。计量单位B，表示Billion，即十亿。
   上下文长度	“模型类型”选择“文本对话”时，需配置此参数。 对话文本输入和输出的总长度。
   模型描述（可选）	自定义模型相关描述信息。
   服务名称	自定义服务名称。支持中英文、数字、中划线（-）、下划线（_）、点（.），长度2-36个字符，仅支持以中英文开头。
   模型服务描述（可选）	自定义模型服务相关描述信息。 说明： 如果要在创建Agent时选择该模型作为思考模型，需要在模型服务描述中填写“SupportFunctionCall,AdaptFunctionCall”进行适配。
   标签（可选）	用来描述或标记模型的关键词或短语，帮助用户快速地找到相关的模型信息或资源。

3. 配置模型服务API配置相关参数，参数说明如表2所示。

   表2 模型服务API配置参数说明

   参数名称	参数说明
   URL(POST)	模型服务的URL，支持HTTPS、HTTP协议，例如：appstage.huaweicloud.com/v1/xxx。
   鉴权方式	无鉴权 Api-key：Api-key认证方式，通过请求header的Authentication字段携带Bearer <Api-key> 进行认证，需要提供Api-key。 AK/SK：适用于盘古大模型的AK/SK认证方式，通过AK（ Access Key ID） /SK（Secret Access Key）加密调用请求，需要提供AK和SK。 App-code：APP认证方式，通过请求header的X-Apig-Appcode字段携带App-code进行认证，需要提供App-code。
   API key	鉴权方式为“Api-key”时，配置此参数。 API密钥所需的字段，以及该验证所必须的字段值。 说明： 请通过API提供者或模型供应商获取API Key。 输入的关键信息将进行加密保存，仅用于模型服务的调用。如果API Key发生变化，更新此处信息后，设置将于2分钟后生效。
   AK/SK	鉴权方式为“AK/SK”时，配置此参数。 AK：访问密钥Id。 SK：密钥。 说明： 请通过API提供者或模型供应商获取AK/SK。 输入的关键信息将进行加密保存，仅用于模型服务的调用。
   App code	鉴权方式为“App-code”时，配置此参数。 说明： 请通过API提供者或模型供应商获取App code。 输入的关键信息将进行加密保存，仅用于模型服务的调用。如果APP code发生变化，更新此处信息后，设置将于2分钟后生效。
   API接口协议	标准OpenAI协议 盘古大模型协议
   流控配置	超出流控值，则触发限流，用户的请求会因为流控而失败。 无限制 10次/秒 50次/秒 100次/秒 200次/秒

4. 单击“保存”，在模型调测区域调测模型。
   • 调测文本对话类型模型，请参考表3配置参数。

     表3 文本对话类型模型调测参数说明

     参数名称	参数说明
     输出方式	可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
     输出最大token数	简称max_tokens，表示模型输出的最大长度。
     温度	简称temperature，较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定。建议该参数和“多样性”（top_p）只设置1个。
     多样性	简称top_p，影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。建议该参数和“温度”（temperature）只设置1个。
     存在惩罚	简称presence_penalty：介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免重复已经使用过的词语，更倾向于生成新词语。
     频率惩罚	简称frequency_penalty，介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。
     内容安全监测配置	当“输出方式”为“非流式”时，显示此参数。 选择是否打开开关，开启后，可对返回内容中的文本和图片进行安全监测。

   • 调测文本向量化类型模型
     1. 请输入文本，可参照以下示例输入文本。
        • 示例1：那是个快乐的人
        • 示例2： ["那是个快乐的人", "那是个高兴的人", "那是个忧郁的人"]
     2. 单击“生成向量化”。
   • 调测文本排序类型模型
     1. 配置表4所示参数。

        表4 调测文本排序类型模型参数说明

        参数名称	参数说明
        待排序文本	输入待排序文本。单击添加文本，最多可以添加10条。
        被展示文本条数	文本排序完成后，展示的条数。取值范围为1~10。
        我的问题	输入想要解决的问题，例如：请按时间顺序排序。

     2. 单击“开始排序”。

5. 在右侧“模型效果预览”区域查看效果。
6. 单击“发布”，模型服务发布成功。

管理我接入的模型服务

模型服务发布完成后，可执行如下表5所示的管理模型服务相关操作。