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模型管理
通过模型管理功能，简化用户需要通过环境变量的方式配置模型，省去繁杂操作。同时配置好的模型，可以在应用、知识库等领域快速切换，查看不同模型在不同领域的表现效果。
1. 模型列表
管理员进入设置，点击模型管理，即可查看已添加的模型。
2. 配置模型
通过模型接入添加公有或者私有模型，目前支持的模型类别有：
大语言模型：支持Azure OpenAI、OpenAI,以及兼容OpenAI调用方式的所有大语言模型。
向量模型：支持Azure OpenAI、OpenAI、兼容OpenAI调用方式的向量模型 、Ollama部署的向量模型、通义千问系列、HuggingFace系列、Cohere系列、Xinference部署的向量模型等。
重排序模型：支持OpenAI、兼容OpenAI调用方式模型、通义千问系列、Cohere系列、Jina等重排序模型。
下面以线上阿里云百炼官网、Deepseek官网以及Ollama本地部署的模型进行配置讲解：
2.1 在阿里云百炼上配置
本节将介绍如何从阿里云百炼官方网站上获取API key、模型名称和调用地址，以及如何接入到NebulaAI平台
2.1.1 API key、模型名称和调用地址
右上角是申请的API-key，如果提示需开通百炼平台，直接开通即可，开通后不使用是不发生任何费用。点击进入创建自己的apikey, 选择任何一个模型，点击api调用示例：
如下图所示：找到模型名称，以及openai的调用示例中复制其调用地址。全部复制，包括域名和/v1. 将模型名称、apikey和调用地址填入即可。
2.1.2 接入到NebulaAI平台
保存上一步的apikey，调用地址：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
大语言模型接入, 如下图所示：
向量模型接入，如下所示：
重排序模型接入，如下图所示：
2.2 配置Deepseek语言模型
访问官方文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
依次点击
快速开始-->首次调用API,如下图所示：申请apikey、查看openai的调用地址以及模型名称。
保存上一步apikey， 模型名称，调用地址（https://api.deepseek.com/v1），如下图所示：
2.3 ollama的配置
获取ollama的访问地址以及模型名称。
模型名称：可通过ollama list命令查看，docker部署的可以通过 sudo docker exec ollama ollama list 如下图所示：
大语言模型：
api key如果没有配置则填写任意值。
调用地址：填写http://ollmahost:port/v1， 例如ollama所在的ip为10.10.10.6，端口为11434，则调用地址填写：http://10.10.10.6:11434/v1
Embedding （向量）模型：
api key如果没有配置则填写任意值。
调用地址：填写http://ollmahost:port， 例如ollama所在的ip为10.10.10.6，端口为11434，则调用地址填写：http://10.10.10.6:11434. 注意大语言模型需要带上/v1，但是Embedding 模型不要带
3. 模型部署
企业版提供一键模型部署功能。在模型管理列表页面，点击模型部署，进入到模型部署平台：
3.1 在模型库中可查看支持部署的模型，支持几乎所有的主流模型。
3.2 点击保存后，便自动下载模型，并进行部署
模型部署期间，可以在模型中查看模型部署状态
3.3 查看部署成功后的模型地址以及apikey
部署成功后查看调用地址
创建apikey
3.4 创建成功后可以自动保存到模型，也可以手动创建。
