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创建自定义模型

在 ContextSearch 中，系统预置了公共模型，同时也支持创建自定义模型。本文介绍如何创建自定义模型。

前提条件

创建自定义模型时，需要准备好模型文件。您可以提前将模型文件存放到 TOS 存储桶中，也可以在创建自定义模型时直接上传本地的模型文件。

注意事项

从 TOS 存储桶中读取模型文件，需要当前账号拥有存储桶的读权限，即至少拥有 GetObject 权限。上传本地模型文件会被存储到指定的 TOS 存储桶，需要当前账号拥有存储桶的写权限，即至少拥有 PutObject 权限。如何为 IAM 用户授予指定存储桶的读写权限，请参见授予 IAM 用户指定桶上传和下载对象的权限。

创建模型

登录上下文搜索控制台。

在顶部导航栏，选择目标项目和地域。

在左侧导航栏选择模型与推理 > 模型管理，单击自定义模型页签，然后单击创建模型。

在创建模型面板中，配置以下参数，然后单击确定。

参数	说明
所属项目	模型所属项目。创建模型时不可切换，如需切换，请关闭面板后从顶部导航栏修改。
模型名称	自定义设置模型名称。首字符仅支持字母或下划线（_）。可包含字母、数字、特殊字符仅支持英文句号（.）、下划线（_）、中划线（-）、斜杠（/），长度为 1~128 个字符。最多只能包含一个斜杠（/）字符。
模型类型	选择模型类型。 Text Embedding：将文本转化为计算机可以理解的数字向量的方法，这些向量能捕捉文本的语义信息。 Rerank：一种排列搜索结果的技术，依据相关性进行排列，将最相关的结果放在最前面以便用户更快找到他们需要的信息。 Image Embedding：将图像转换为低维的向量表示，以便于在各种机器学习任务中进行处理、分析和比较。 Sparse Embedding：一种处理高维稀疏数据的技术，通过将稀疏特征映射到低维空间的方式来节省存储空间、提高计算效率。 Multi-Modal Embedding：一种支持文本、图片及图文混合输入的向量化技术，适用于文搜图、图搜图、图文混合搜索等场景。 ASR：将音频转成文本，超高准确率，支持多语种多方言语音识别，适用于会议访谈转写、音视频字幕、内容审核质检等场景。 OCR：一项将图像或扫描文档中的文字自动识别、提取并转换为计算机可编辑与检索的数字化文本的技术。 NER：实体识别，一项从非结构化文本中自动定位并提取人名、地名、组织机构名等特定意义实体，并将其准确归入预定义类别的自然语言处理技术。 Custom：把 OpenSearch 的混合检索与大模型生成结果相结合，得到更具语义连贯性和信息准确性的结果。
模型描述（可选）	设置模型的描述，最大长度为 256 个字符。
模型文件	选择模型文件的配置方式。对象存储文件：此时需要选择对象存储桶中的目标文件夹，表示中模型文件已提前保存到存储桶。上传本地文件：从本地选择模型文件或文件夹，然后上传到对象存储桶的目标文件夹。上传文件时，仅支持上传名称为 model.zip 的模型文件，大小不超过 2 GiB。注意如果当前账号没有对应存储桶的读权限（至少拥有 GetObject 权限），则无法获取到存储桶中的文件列表。如果当前账号没有对应存储桶的写权限（至少拥有 PutObject 权限），则无法将模型文件存放到对象存储桶。需要确保当前账号拥有 TOS 存储桶的读写权限。如何为 IAM 用户授予指定存储桶的读写权限，请参见授予 IAM 用户指定桶上传和下载对象的权限。
选择存储桶	从下拉列表中选择一个存放模型文件的对象存储桶。如果没有可用的 TOS 存储桶，请单击创建存储桶，前往对象存储控制台进行创建。
对象存储文件夹	模型文件的存放位置，即从该文件夹读取模型文件，或者上传本地模型文件到该文件夹。
选择文件	选择文件或文件夹。此参数仅当模型文件选择上传本地文件时可见。
上传	单击上传区域并选择待上传的文件或文件夹或将待上传的文件或文件夹拖动至上传区域。

最近更新时间：2026.07.09 11:37:39

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