阿里云百炼大模型服务平台如何部署模型？具体流程与模型计费方式和收费标准参考

在大模型技术加速落地的当下，如何高效地将模型从训练推向生产环境，已成为开发者和企业关注的核心议题。阿里云百炼作为一站式大模型开发与服务平台，提供了从模型调优、部署上线到 API 调用的完整链路，极大降低了应用的落地门槛。本文围绕阿里云百炼平台，系统梳理从模型调优生成自定义模型、开通服务获取 API Key，到模型部署全流程及多种计费模式的选择策略，以供参考。

一、部署前的准备工作

1.模型调优生成自定义模型

• 数据准备：收集并清洗训练数据，按问答对格式整理为训练集，同时准备评测集（未参与训练的新数据）。
• 训练配置：在“模型调优”页面选择基础模型（如千问系列），配置超参数（如学习率、迭代次数），并选择是否混合预置通用数据。
• 启动训练：提交训练任务，等待完成后获得待部署的自定义模型（状态为“训练成功”）。

2.开通服务并获取API Key

• 使用阿里云主账号登录百炼控制台，签署服务协议自动开通服务。
• 在“API-KEY”管理页面创建API Key，用于后续调用模型服务。

二、模型部署流程

通过阿里云百炼大模型服务平台：https://www.aliyun.com/product/bailian 登录阿里云百炼控制台，导航至“模型部署”页面，点击“部署新模型”。

您可以在控制台上部署模型，请参考以下操作步骤：

1.前往模型部署控制台（北京）。

2.选择模型、计费方式，其他设置保持默认，最后设置模型名称并开始部署。

• 模型选择：从已训练成功的自定义模型列表中选择目标模型。
• 计费方式：
  • 后付费：按实际使用时长计费，适合短期或波动需求，可动态扩缩容。
  • 预付费：包月资源，成本更低但需提前规划资源。
• 资源配置：根据并发需求选择实例规格（如GPU类型、数量）。

需先完成模型调优，方可部署大部分模型。

3.部署状态为运行中时，代表该模型已部署成功。 重要 模型部署成功后将产生费用。

4.启动部署任务

• 确认配置后提交部署请求，系统自动分配资源并部署模型。部署时间通常为30分钟至数小时，受队列等待影响。

5.监控部署状态

• 部署过程中可通过“模型部署”页面查看进度。成功后模型状态变为“运行中”，并生成唯一模型Code（如qwen3-8b-ft-xxx）用于API调用。

6.部署配置

三、计费方式

部署前可以在模型部署控制台（北京）查看不同模型的预估每小时费用。

说明：计费方式在服务创建后无法更改。如需切换，必须下线已经部署的模型后再重新部署。

四、计费详情

1. 按使用时长计费（预置吞吐）

费用 = 使用时长 × (输入 TPM 单价 × 输入 TPM + 输出 TPM 单价 × 输出 TPM)
后付费按小时计算：使用时长单位为小时，单价取下表"持续 1 小时"列；预付费按天计算：使用时长单位为天，单价取下表"持续 1 天"列。

• 预付费订单支付后实时生效，有效期 N 天至第 N 天 23:59 结束。若在 22:00 后下单，到期日将自动顺延1天。
• 预付费订单到期后，将延后2小时停止服务，停止后资源保留14小时后释放。
• 预付费订单无法提前终止服务。
• 后付费时，如果账户欠费，部署的资源将保留并继续计费 24 小时，之后自动释放资源。

当模型输入超过最长输入 Token 或 超出购买的 TPM 量时，相关调用将自动切换为当前模型的按量付费模式。此时，推理性能可能下降，限流将受业务空间中当前快照模型的公共流量的管控，费用按模型调用（按量付费）标准计收。

• 此时，调用 API 返回 Header 将包含：x-dashscope-ptu-overflow:true。
• TPM 统计请前往：模型监控（北京）。

1、千问

2、DeepSeek

3、千问VL

4、更多模型

2. 按使用时长计费（模型单元）

费用 = 使用时长（小时）× 模型单元数量 × 模型单元单价
"模型单元单价"在后付费场景下取下表"小时单价"列；预付费按月计费时，公式改为 包月数 × 模型单元数量 × 月单价。

• 预付费购买的首月，如在首月内提前退订，日单价（≈ 月单价 / 30）将按 1.2 倍计费（不满一天按一天计费）

说明：模型单元-后付费方式的算力资源先买到先得。如购买不成功会全额退款。

1、文本生成（千问）

2、文本生成（GLM）

3、文本生成（DeepSeek）

4、更多模型

模型类型：

• Instruct - 模型部署后以非思考模式进行推理。
• Thinking - 模型部署后以思考模式进行推理。

模型部署类型：

• PD 分离模式 - 降低首 Token 延迟、提高吞吐。
  该部署模式部署的模型在进行模型推理时，将首 Token 计算（Prefill）和后续 Token 计算（Decode）两个计算阶段，拆到不同的计算节点执行。

5、多模态（千问）

模型类型：

• Instruct - 模型部署后以非思考模式进行推理。
• Thinking - 模型部署后以思考模式进行推理。
• Instruct/Thinking - 可在模型部署时选择是否开启思考模式。

3. 按模型 Token 使用量

费用 = 模型输入 Token 数 × 模型输入单价 + 模型输出 Token 数 × 模型输出单价（最小计费单位：1 token）

• 仅当对下列基础模型完成 SFT 高效训练并得到自定义模型后，才支持按模型 Token 使用量计费。

1、千问

2、千问VL

4. 图片、视频生成模型（预置）-按实例时长计费

费用 = 资源占用时长（小时）× 实例数量 × 实例单价（不满 1 小时按 1 小时计费）
"实例单价"在后付费场景下取下表"后付费单价（元/实例/小时）"列；预付费按月计费时，公式改为 包月数 × 实例数量 × 预付费单价（元/月）。

1、图片生成

2、视频生成

五、部署后的验证与管理

1.验证模型有效性

• 在“模型体验”页面使用测试用例验证模型表现，或通过API调用测试（需替换模型Code为部署后的唯一标识）。
• 使用“模型评测”功能，基于评测集数据评估模型在特定场景下的准确率与泛化能力。

2.资源管理与优化

• 扩缩容：根据业务负载调整实例数量，平衡成本与性能。
• 下线模型：在“模型部署”页面选择“下线”终止服务，避免持续计费。

3.部署后调用

模型部署成功后，支持通过 OpenAI 兼容、Dashscope及Assistant SDK进行调用。
在调用已部署成功的模型时，model的取值应为模型部署成功后的模型code。请前往模型部署控制台（北京）界面获取模型code。

示例代码以调用微调后的 qwen3-8b 模型为例：

1、DashScope

import os
import dashscope

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你是谁？"},
]
response = dashscope.Generation.call(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下一行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen3-14b-xxx-xxx",  # 请替换为模型部署成功后的code
    messages=messages,
    result_format="message",
    enable_thinking=False,
)
print(response)

2、OpenAI兼容接口

import os
from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下一行替换为：api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-14b-xxx-xxx",  # 请替换为模型部署成功后的code
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你是谁？"},
    ],
    extra_body={"enable_thinking": False},
)
print(completion)

六、关键注意事项

1.计费与成本控制

• 部署实例按小时或包月计费，需提前规划资源使用时长。
• 免费额度：新用户享有100万Token或特定免费额度（仅限北京地域），需在有效期内合理使用。 详情可通过阿里云AI产品免费试用活动了解：https://free.aliyun.com/product/ai

2.地域与合规性

• 选择就近地域（如华北2-北京）降低网络延迟，敏感数据需选择符合合规要求的服务部署范围。

3.API Key安全管理

• 删除闲置API Key或限制权限，避免未授权调用。

4.混合训练与数据隔离

• 建议混合部分预置通用数据（比例可调），避免模型完全遗忘基础能力。

七、常见问题

1.可以上传和部署自己的模型吗？
支持在我的模型控制台（北京）导入部分开源模型，详细支持列表请参考：模型导入。

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PAI-LLM大语言模型部署了解部署方法。

2.部署时提示权限不足怎么办？

1. 如果显示“缺少该模块的权限”，请确保您的账号在该业务空间的权限管理页面中拥有模型部署-操作权限。

如果无法正常操作，请联系您的组织或 IT 管理员添加相关权限或代为检查权限问题。

1. 如果部署时报错“xx业务空间没有部署xx模型的权限”，请前往百炼的业务空间管理页面，为对应业务空间添加对应模型的部署权限。

   API 调用报错：Workspace xxx does not have deployment privilege for model xxxx。

如果提示权限不足，请联系您的组织或 IT 管理员添加相关权限或代为操作。

3.该如何切换到其他的计费方式？
只能释放原有资源，再通过需要的计费方式创建新资源。
建议按照以下步骤进行切换：

1. 使用需要的计费方式部署新的资源。
2. 切换 API 并测试服务可用性。
3. 下线释放原有资源。

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小结：通过以上流程，企业可高效完成模型从训练到部署的全流程管理，结合阿里云百炼的弹性资源与安全机制，实现模型能力的快速落地与迭代。