Shadowrocket 是一个专注于 AI 模型开发与部署的云服务平台，旨在简化AI模型的构建和部署流程，它支持从数据存储到模型管理，再到推理和部署，提供一个全面的解决方案，以下是Shadowrocket 节点配置的步骤说明： Shadowrocket 提供两种数据存储方式：本地存储和 S3（服务格洛芬）存储。

本地存储

• 存储格式： Shadowrocket 支持多种数据格式，包括 JSON、CSV、Text、XML 等。
• 存储位置：数据可以存储在本地服务器上，也可以通过 Shadowrocket 网站直接访问。
• 配置：
  1. 进入 Shadowrocket 超链接 [https:// shadowrocket.com](https:// shadowrocket.com)。
  2. 进入数据存储部分。
  3. 让 Shadowrocket 当前存储文件夹为你的数据存储位置（Shadowrocket_data）。
  4. 选择存储格式并上传你的数据。

S3 存储

• 存储格式： Shadowrocket 支持多种格式，包括 JSON、CSV、Text、XML 等。
• 存储位置：数据存储在 Shadowrocket 的 S3 数据库中。
• 配置：
  1. 进入 Shadowrocket 超链接 [https:// shadowrocket.com](https:// shadowrocket.com)。
  2. 进入数据存储部分。
  3. 让 Shadowrocket 当前存储文件夹为你的 S3 数据库路径（shadowrocket_data.s3）。
  4. 选择存储格式并上传你的数据。

模型管理

Shadowrocket 提供以下功能来管理 AI 模型：

模型上传

• 上传模型：你可以上传自己的 AI 模型到 Shadowrocket。
  1. 进入 Shadowrocket 超链接 [https:// shadowrocket.com](https:// shadowrocket.com)。
  2. 进入模型管理部分。
  3. 让 Shadowrocket 当前存储文件夹为你的模型存储位置（shadowrocket_models）。
  4. 使用 API 提交你的模型，提交后模型将存储在模型存储位置。

模型管理

• 模型列表：你可以查看模型列表，查看模型的名称、ID、分类、标签、训练时间等信息。
• 模型管理：你可以管理模型，包括删除、修改、删除权重等操作。

AI 推理配置

Shadowrocket 提供以下功能来管理 AI 推理：

推理配置

• 推理参数：你可以设置推理参数，包括：
  • 加载权重文件路径。
  • 启用或关闭推理日志。
  • 设置推理上下文。
• 推理上下文：你可以设置推理上下文，用于控制推理过程。

推理响应

• 推理结果：AI 模型推理后生成响应，你可以将响应映射到某些分类（如“安全”、“安全威胁”等）。
• 推理输出：你可以将推理结果映射到某些分类，以便后续处理。

分类存储

Shadowrocket 提供两种分类存储方式：

• 本地存储：数据存储在本地服务器上。
• S3 存储：数据存储在 Shadowrocket 的 S3 数据库中。

本地存储：

• 数据存储在 Shadowrocket_data 文件夹中。
• 你可以通过 API 配置本地存储的位置。

S3 存储：

• 数据存储在 shadowrocket_data.s3 文件夹中。
• 你可以通过 API 配置 S3 数据库的位置。

部署配置

Shadowrocket 提供以下功能来部署 AI 模型：

部署方法

• 本地部署：你可以使用 Shadowrocket 的 API 部署模型到本地服务器。

  1. 进入 Shadowrocket 超链接 [https:// shadowrocket.com](https:// shadowrocket.com)。
  2. 进入部署部分。
  3. 让 Shadowrocket 当前存储文件夹为你的部署位置（shadowrocket部署）。
  4. 使用 API 提交你的部署配置。

• S3 部署：你可以通过 Shadowrocket 的 API 部署模型到 S3 数据库。

  1. 进入 Shadowrocket 超链接 [https:// shadowrocket.com](https:// shadowrocket.com)。
  2. 进入部署部分。
  3. 让 Shadowrocket 当前存储文件夹为你的部署位置（shadowrocket部署.s3）。
  4. 使用 API 提交你的部署配置。

网络配置

Shadowrocket 提供以下功能来配置网络：

网络连接：

• 你可以通过 API 配置网络路径，以确保模型推理时网络连接正常。

延迟控制：

• 你可以设置推理延迟,以控制 AI 模型的响应速度。

日志与监控

Shadowrocket 提供以下功能来管理日志与监控：

日志配置：

• 你可以配置日志文件,以便后续处理。

监控配置：

• 你可以配置 AI 模型的推理日志，记录推理过程、响应结果等信息。

Shadowrocket 提供了一个简单、高效、灵活的 AI 模型开发与部署平台，支持数据存储、模型管理、推理配置以及部署配置，你可以根据你的需求选择不同的存储方式和部署方法，并通过 API 配置网络连接和日志监控。