ModelDB: A system to manage machine learning models

在阿里云平台上，针对机器学习模型的管理，提供了全面且高效的工具与指南，这与Manasi Vartak在SPARK SUMMIT 2017上分享的《ModelDB: A system to manage machine learning models》主题相呼应。阿里云的模型管理功能覆盖了从创建、配置到部署及推理的全过程，确保用户能够高效地组织和利用他们的机器学习资产。以下是关键操作步骤和概念的概览：

使用内置模型

• 便捷性：PolarDB for AI内置了NL2SQL大模型和通义千问大模型，用户无需复杂配置即可直接应用这些模型的功能。

构建自定义模型

1. 创建模型：通过SQL命令，指定模型名称、类型（如lightgbm）、输入输出列及参数来创建模型。

   CREATE MODEL model_name WITH (model_class = 'lightgbm', x_cols = 'col1,col2', y_cols='target') AS SELECT ...;
   

2. 上传模型：将离线训练好的模型文件及其依赖上传至云端。

   UPLOAD MODEL model_name WITH (model_location = 'model_path', req_location = 'req_path');
   

3. 部署模型：使模型在线上环境可用，以便进行推理任务。

   DEPLOY MODEL model_name;
   

4. 模型推理：执行SQL查询以调用模型进行预测。

   SELECT Y FROM PREDICT(MODEL my_model, SELECT * FROM table LIMIT size) WITH (x_cols = 'cols_list', y_cols='');
   

管理AI模型（更广泛的阿里云平台视角）

• 创建与注册：使用AI_CreateModel函数，提供模型ID、URL、提供商、类型等信息完成模型注册。
• 修改信息：通过AI_AlterModel函数调整已注册模型的详细信息，包括API地址、配置参数等。

综上所述，阿里云不仅支持快速应用内置模型，还为自定义模型的全生命周期管理提供了详尽的操作流程与API接口，确保用户可以灵活、高效地管理和应用机器学习模型，与ModelDB系统所强调的模型管理理念相符。