模型部署可以为您创建专属的推理服务。本文介绍了模型部署的基本概念、使用方法和配置指南，帮助您为大语言模型配置专属的模型推理服务。
简单来说，是指将大模型运行在专属的计算资源上，使模型在独立的运行环境中高效、可靠地运行，并为业务应用提供推理服务。
支持预置模型和自定义模型，对比如下：
阿里云百炼支持两种方式：百炼控制台（0代码）和API（全代码）。两种部署方式完全等价，您可以根据业务需求决定部署方式。
除了在控制台操作，百炼支持通过 HTTP 请求执行模型部署。以下是简洁的操作指南：
前提准备
获取 API-KEY：确保已获取并配置好 API-KEY，参考及。
常见操作步骤
列举可部署模型
获取可部署模型列表：
返回示例：
：模型名称
：每个实例需要的最小算力单元数量
创建部署任务
部署模型：
：待部署的模型
：分配的算力单元，需为 （） 的整数倍
（可选）：用于区分多个部署任务
查询部署任务状态
查看某个任务的状态：
调用部署任务
使用已部署模型：
更新部署任务（可选）
动态调整部署任务的算力单元，实现扩缩容：
查询所有部署任务（可选）
查看所有任务状态：
删除部署任务（可选）
下线已部署模型：
支持的模型列表以控制台为准，如您有疑问请访问页面获取帮助。
如您希望了解计费信息，请访问。
如您希望了解API详情，请访问。
如您希望评测模型微调的效果，请访问。
可以上传和部署自己的模型吗？
暂不支持上传和部署自有模型，建议您持续关注百炼最新动态。此外，阿里云人工智能平台 PAI 提供了部署自有模型的功能，您可以参考了解部署方法。
如何大幅提高模型并发量呢？
如果您需要进一步提高模型的RPM或TPM，请通过邮箱申请，告知uid、期望申请的模型和RPM和TPM，请邮件联系：modelstudio@service.aliyun.com。