本文档详细说明如何将HuggingFace格式的模型权重文件导入至千帆ModelBuilder平台。

前提条件

1. 开通BOS服务
   需提前开通百度智能云对象存储(BOS)服务
2. 上传模型文件
   将HuggingFace权重文件上传至BOS存储桶，可参考自动下载HuggingFace模型至BOS实现自动化操作

支持范围

下表列出了当前支持的模型类型及其对应的推理引擎版本：

请确认导入模型支持以上推理框架，否则可能会导入失败。

• SGLang参考：https://docs.sglang.ai/supported_models/generative_models.html
• VLLM参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html

操作流程

1. 创建模型

1. 登录千帆控制台
2. 导航至【模型管理】→【我的模型】
3. 点击"创建模型"按钮

2. 填写基本信息

• 模型名称：自定义标识名称
• 模型类型：选择对应分类（文本生成/图像生成/向量表示等）
• 业务标签：可选，用于业务分类

3. 配置模型参数

• 模型版本：系统自动生成（V1开始递增）
• 版本描述：可选，建议记录关键信息
• 模型来源：选择BOS并填写对应Bucket和路径
• 模型格式：选择HuggingFace
• 推理引擎：根据"支持范围"章节选择对应版本

4. 模型特化配置

文本对话模型

• 采样策略

  • 贪心采样（默认）：选择最高概率token
  • 多样性采样：增加输出随机性
• Prompt规范：自动使用tokenizer_config.json配置
• 输入输出模式：推荐使用对话模式（续写模式即将下线）

深度推理模型

• 采样策略：同文本对话模型
• 输出规范：仅支持DeepSeek格式（思维链需包含在<think></think>标签内）

推理引擎高级配置

Transformers配置

1{
2    "load_model_class": "AutoModelForCausalLM",
3    "load_tokenizer_class": "AutoTokenizer",
4    "enable_auto_batch": true,
5    "custom_end_str": "",
6    "token_decode_return_blank": true,
7    "tokenizer_special_tokens": {}
8}

参数说明：

llama.cpp配置

1{
2    "llamacpp_args": "-c 32768 -np 1 -fa"
3}

参数说明：

• -c 32768：设置上下文窗口长度（影响内存消耗）
• -np 1：指定GPU加速层数（影响显存占用）
• -fa：启用Flash Attention优化

vLLm配置

1{
2    "load_tokenizer_class": "AutoTokenizer",
3    "custom_end_str": "",
4    "vllm_engine_args": {
5        "max_model_len": 32768,
6        "gpu_memory_utilization": 0.97
7    },
8    "tokenizer_special_tokens": {}
9}

参数说明：

• max_model_len：模型最大长度限制
• gpu_memory_utilization：GPU显存利用率（推荐0.97防溢出）
• 更多参数参考vLLm官方文档

注意：平台会固定部分vLLm参数（"model", "served_model_name", "tokenizer", "download_dir", "trust_remote_code", "tensor_parallel_size"），不可自定义配置