本文介绍使用自定义模型（平台精调后模型或用户上传的自定义模型）进行推理的流程。自定义模型支持的完整操作（包括体验、增量训练、量化压缩等内容），请参见管理自定义模型。

支持的模型范围

支持上传符合下列模型架构和精度的模型文件，实际支持范围以控制台为准

模型文件要求

请上传符合 Hugging Face 格式的模型文件，为了确保模型能够正常解析与部署，目录中请包含以下文件：

• 配置文件（必需，有且仅有一个）：config.json
• 模型权重文件（必需，至少一个）：*.safetensors / *.bin / *.ckpt
• Tokenizer 文件（必需，至少一个）：tokenizer.json、tokenizer_config.json 或 tokenizer.model
• 权重索引文件（可选，推荐）：*.index.json

使用流程

上传模型当前仅支持部署模型单元进行在线推理，暂不支持批量推理

1 上传模型

支持从火山引擎对象存储（TOS）上传模型文件，注意符合支持的模型架构和模型文件要求。支持上传原始精度的模型或量化压缩后的模型，具体支持的量化精度以控制台为准。

1. 将您的模型文件上传至火山引擎对象存储（TOS），确保按照指定的格式和要求完成上传。
2. 访问模型仓库页面，切换至 自定义模型 页签，单击 上传模型，将 TOS 存储的模型文件上传至火山方舟。

上传完成后进入 准备中 状态，大约需要等待5-10分钟，当状态变成 健康 后，可进行下一步操作。

2（可选）量化压缩

每一个精度会唯一对应此自定义模型下的一个可部署版本。未量化的原始精度模型上传完成后，部分模型
支持通过平台提供的量化功能生成其他精度的可部署版本。

1. 访问模型仓库页面，切换至 自定义模型 页签。
2. 单击目标模型名称，进入基本信息页面。
3. 在可部署版本区域，单击 创建可部署版本，选择目标量化精度，系统将根据所选精度生成对应的可部署版本。

3 使用模型单元部署推理

上传模型当前仅支持通过模型单元进行部署和在线推理。

1. 访问模型仓库页面，切换至 自定义模型 页签。
2. 单击目标模型名称，进入基本信息页面。
3. 在可部署版本区域，选择要部署的目标版本，单击 在线推理，使用模型单元进行部署推理。模型单元具体配置和调用示例可参见创建模型单元。

基于 Doubao 模型进行精调

使用说明

对于全量精调后模型：

• 在线推理：当前仅支持使用模型单元部署推理。
• 批量推理：支持按Token后付费方式进行部署推理。

对于Lora精调后模型：

• 在线推理：
  • 量化压缩后，支持普通在线推理（按Token付费）
  • 原始精度和量化精度均支持模型单元。
• 批量推理：量化压缩后，支持批量推理（按Token付费）。

使用流程

1 创建精调任务

1. 访问 模型精调 页面，单击 创建精调任务，进入精调任务创建流程。精调选型、参数配置等详细内容可参见 模型精调概述。
2. 将精调产物导出至模型仓库。如果上一步已自动选择导出模型，可跳过该步骤。
   1. 在 模型精调 页面选择目标精调任务，进入概览信息页面。
   2. 切换至模型产出页面，勾选目标产物并导出。导出完成后，可在模型仓库中查看并使用该精调产物进行后续的推理操作。

2 （可选）量化压缩

如果创建精调任务时已配置 导出自动量化，则系统会自动对精调产物进行量化压缩，无需再手动进行此步骤；若未配置，可按如下步骤进行量化压缩操作。

1. 访问模型仓库页面，切换至 自定义模型 页签。
2. 单击上一步导出的模型名称，进入基本信息页面。
3. 在可部署版本区域，单击 创建可部署版本，选择目标量化精度，系统将根据所选精度生成对应的可部署版本。

3 部署推理

1. 访问模型仓库页面，切换至 自定义模型 页签。
2. 单击目标模型名称，进入基本信息页面。
3. 在可部署版本区域，选择要部署的目标版本，
   • 单击 在线推理，配置常规在线推理（按Token付费）或创建模型单元。
   • 单击 批量推理，配置批量推理任务。详情参见批量推理（控制台）和批量推理（SDK教程）。