模型设置-实时计算 Flink版(Flink)-阿里云帮助中心

本文为您介绍注册、查询、修改、删除AI模型的DDL数据定义语句。

使用须知

注册模型

主账号已在对应地域开通 Flink AI服务，可使用内置模型模式创建模型。

CREATE TEMPORARY MODEL my_llm
INPUT (prompt String COMMENT '输入提示词')
OUTPUT (response String COMMENT '模型生成的文本')
WITH (
  'provider' = 'dashscope',
  'task' = 'chat/completions',
  'model' = 'qwen3.5-flash'
);

无需指定endpoint参数：系统自动选择对应的服务端点。
无需指定api-key参数：系统使用Flink托管的API-Key进行认证。
需指定task参数：声明模型的任务类型。

WITH参数

通用

参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
provider	模型服务类型。	String	是	无	可选值`openai-compat`、`dashscope`。 `dashscope`（推荐）：兼容多模态任务。如多模态嵌入multimodal-embedding。 `openai-compat`：非多模态可选。
task	模型任务类型。	String	是	无	参数取值如下： chat/completions embeddings multimodal-embedding
model	调用的服务端的具体模型。	String	是	无	根据不同的任务类型，选择不同的模型，详情请参见内置模型列表。
max-context-size	单个请求的上下文的最大容量	Integer	否	无	如果超过了最大容量，会触发context-overflow-action中定义的行为。
context-overflow-action	单个请求的上下文超过最大容量时的处理行为	String	否	`truncated-tail`	可选值如下： `truncated-tail`: 自动从尾部裁剪超出容量的token，保留最近 `max-context-size` 个token。不记录日志。 `truncated-tail-log`: 自动从尾部裁剪超出容量的token，保留最近 `max-context-size` 个token。记录截断日志。 `truncated-head`: 从头部裁剪最早的token，保留最新 `max-context-size` 个token。 `truncated-head-log`: 从头部裁剪最早的token，保留最新 `max-context-size` 个token。记录截断日志。 `skipped`: 直接丢弃该条数据。不记录日志。 `skipped-log`: 直接丢弃该条数据并记录日志。
error-handling-strategy	处理模型请求报错的策略。	String	否	retry	可选值： retry：重试发送请求 failover：抛出异常 ignore：忽略异常、跳过该条数据
retry-num	重试次数。	int	否	100	仅`error-handling-strategy = retry`时生效
retry-fallback-strategy	达到最大重试次数后，报错的兜底策略。	String	否	failover	可选值：仅`error-handling-strategy`配置除`retry`值时生效。
retry-backoff-strategy	重试退避策略。定义了重试之间的时间间隔如何计算。	String	否	fixed	可选值： fixed：固定间隔 exponential：指数间隔
retry-backoff-base-interval	重试退避的基础时间间隔	Duration	否	1 s	-
content-type	输入数据的类型。适用于 Chat/Completions 和 Multimodal-Embedding 任务。	String	否	text	单输入列的内容类型。可取值`text`（默认）或`image_url`。与`content-types`互斥。
content-types	多模态模型的输入列内容类型。适用于 Chat/Completions 和 Multimodal-Embedding 任务。	String	否	无	以分号分隔的列表，每个输入列对应一个类型（如`text;image_url`）。支持的类型：`text`、`image_url`、`multi_image_urls`。与`content-type`互斥。说明仅 VVR 11.8 及以上版本支持。详情请参见通用调用。

chat/completions

文本生成类任务使用caht/completions，支持如下参数：

参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
system-prompt	请求回答时的系统提示。	String	否	"You are a helpful assistant."	支持设置该参数值为空值。
temperature	控制生成文本时对每个候选词概率分布的平滑程度。	Float	否	无	取值范围： [0, 2)。不建议取值为0，无意义。较高的temperature值会降低概率分布的峰值，使得更多的低概率词被选择，生成结果更加多样化；而较低的temperature值则会增强概率分布的峰值，使得高概率词更容易被选择，生成结果更加确定。
top-p	生成过程中核采样方法的概率阈值。	Float	否	无	取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。
stop	停用词。	String	否	无	在模型生成的内容即将包含指定的字符串时自动停止。
max-tokens	指定模型可生成的最大token个数。	Integer	否	无	会受模型能力限制。
presence-penalty	重复内容控制。	Double	否	无	取值范围在 -2.0 到 2.0 之间。正值会根据新词是否已出现在文本中对其进行惩罚，从而增加模型讨论新主题的可能性。
n	为每条输入生成的输出条数。	int	否	无	-
seed	模型回答的随机数种子。	Long	否	无	如果指定，模型平台将尽力进行确定性采样，使得使用相同 seed 和参数的重复请求尽量返回相同结果。
response-format	返回值格式。	String	否	text	可选值： text json_object
extra-body	请求中额外的http body。	String	否	无	应为 JSON 格式字符串。详情请参见extra-body说明
user-prompt	请求回答时的用户提示词。	String	否	无	与system-prompt类似，区别在于是以用户身份提交的提示词。

embeddings

文本向量化任务使用embeddings，支持如下参数：

参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
dimension	控制输出的向量维度。	Integer	否	无	以具体模型支持的维度取值为准。通常为 1024、768、512 等值。

multimodal-embedding

多模态向量化任务使用multimodal-embedding，支持如下参数：

参数	说明	数据类型	是否必填	默认值	备注
dimension	控制输出的向量维度。	Integer	否	无	以具体模型支持的维度取值为准。通常为 1024、768、512 等值。

示例

CREATE TEMPORARY MODEL multimodal_embedding_model
INPUT (`input` STRING)
OUTPUT (`content` ARRAY<FLOAT>)
WITH (
  'provider' = 'dashscope',
  'task' = 'multimodal-embedding',
  'model' = 'qwen3-vl-embedding',
  'dimension' = '512',
  'content-type' = 'image_url'
);

extra-body说明

extra-body 的值为 JSON 格式字符串，用于向模型请求体中添加额外参数。具体可用参数取决于模型服务提供方，以下为百炼平台常见参数（包括但不限于）：

参数	类型	说明
`top_k`	Integer	采样候选集大小，值越大随机性越高。详情请参见请求体。
`enable_thinking`	Boolean	是否开启深度思考模式（适用于 Qwen3 等支持思考的模型）。详情请参见深度思考。
`thinking_budget`	Integer	思考过程的最大 token 长度。仅在 `enable_thinking` 为 `true` 时生效。详情请参见限制思考长度。
`translation_options`	Object	翻译模型的翻译参数。详情请参见翻译能力。
`enable_search`	Boolean	是否使用互联网搜索结果辅助生成回答，默认为 `false`。详情请参见联网搜索。
`search_options`	Object	联网搜索策略配置。仅在 `enable_search` 为 `true` 时生效。详情请参见设置搜索量级策略。

示例

CREATE MODEL my_model
USING openai_compatible
WITH (
  'provider' = 'openai-compat',
  'model' = 'qwen3.5-flash',
  'task' = 'chat/completions',
  'extra-body' = '{"enable_thinking": true, "thinking_budget": 4096}'
);

查看模型

在数据查询文本编辑区域，输入以下命令。

展示注册的模型名字。

SHOW MODELS [ ( FROM | IN ) [catalog_name.]database_name ];

展示创建模型的语句。

SHOW CREATE MODEL [catalog_name.][db_name.]model_name;

展示模型的输入输出结构。

DESCRIBE MODEL [catalog_name.][db_name.]model_name;

示例

SHOW MODELS;

-- RESULT
--+------------+
--| model name |
--+------------+
--|          m |
--+------------+

DESCRIBE MODEL m;

-- RESULT
-- +---------+--------+------+----------+
-- |    name |   type | null | is input |
-- +---------+--------+------+----------+
-- | content | String | TRUE |     TRUE |
-- |   label | BIGINT | TRUE |    FALSE |
-- +---------+--------+------+----------+

修改模型

在数据查询文本编辑区域，输入以下命令。

ALTER MODEL [IF EXISTS] [catalog_name.][db_name.]model_name {
  RENAME TO new_table_name
  SET (key1=val1, ...)
  RESET (key1, ...)
}

示例

重命名已注册的模型。

ALTER MODEL m RENAME TO m1; -- 重命名为 m1;

修改模型参数。

ALTER MODEL m SET ('endpoint' = '<Your_Endpoint>'); -- 调整 endpoint 路径;

重置模型参数，还原为默认参数值。

ALTER MODEL m RESET ('endpoint'); -- 重置 endpoint 路径;

删除模型

在数据查询文本编辑区域，输入以下命令。

DROP [TEMPORARY] MODEL [IF EXISTS] [catalog_name.][db_name.]model_name

示例

DROP MODEL m;