Service Flink AI (modèles intégrés) - Realtime Compute for Apache Flink

Présentation

Le service Flink AI (modèles intégrés) est une capacité gérée d'invocation de modèles d'IA proposée par Realtime Compute for Apache Flink. Vous pouvez appeler des modèles intégrés via le réseau privé dans vos jobs Flink sans configurer de clé API ni de PrivateLink. Cette solution permet de réaliser de l'inférence IA en streaming, ainsi que des tâches d'embedding, de synthèse vocale, de reconnaissance vocale, de génération d'images, de génération de vidéos et de classement.

Principaux avantages

Fonctionnalité

Description

Prêt à l'emploi

Aucune configuration de clé API, d'endpoint ou de PrivateLink n'est requise.

Facturation à l'usage

Plusieurs méthodes de facturation sont prises en charge, notamment au token, à la durée et au nombre d'images, garantissant des coûts clairs et maîtrisés.

Support multi-modèles

De nombreux grands modèles grand public sont intégrés, couvrant des scénarios tels que la génération de texte, la compréhension multimodale, la synthèse vocale, la reconnaissance vocale, la génération d'images, la génération de vidéos, l'embedding et le classement.

Couverture mondiale des régions

Disponible dans plusieurs régions, en Chine continentale et à l'international, avec un accès inter-régions automatique.

Fonctionnement

Activation et désactivation du service

Activer le service

Connectez-vous à la console de gestion de Realtime Compute for Apache Flink. Sur la page Flink AI Service, cliquez sur Activate.

L'activation du service doit être effectuée par un compte principal ou un utilisateur RAM disposant des autorisations AliyunBSSOrderAccess et AliyunStreamFullAccess.
Une fois activé dans une région, le service est disponible pour tous les espaces de travail de cette région.
Cette fonctionnalité fonctionne en mode paiement à l'utilisation. Seules les invocations de modèles sont facturées ; l'activation de la fonctionnalité elle-même est gratuite. Pour plus de détails, consultez la rubrique Facturation du service IA (paiement à l'utilisation).

Désactiver le service

Sur la page Flink AI Service, cliquez sur Disable Service et confirmez les points suivants :

Après la désactivation de la fonctionnalité, aucun job de la région ne pourra plus utiliser le service de modèles intégrés.
Avant de désactiver la fonctionnalité, assurez-vous qu'aucun job ne dépend des modèles intégrés.

Protection du service

Pour éviter les interruptions业务 inattendues dues à une désactivation accidentelle du service, vous pouvez activer la protection du service dans la console.

Lorsque la protection du service est activée, le système rejette toutes les demandes de libération manuelle initiées via la console, l'API ou la CLI. Cette fonctionnalité est uniquement prise en charge en mode paiement à l'utilisation du service Flink AI et s'applique exclusivement aux opérations de libération manuelles. Elle n'entre pas en vigueur dans les scénarios suivants, où le système libère automatiquement le service :

Le service est désactivé en raison d'impayés sur le compte.
Le service est libéré de force en raison de violations des règles de sécurité de la plateforme cloud.

Régions prises en charge

Site international

Région du service Flink AI	ID de région	Région de l'endpoint	Région d'exécution de l'inférence
Chine (Pékin)	cn-beijing	Chine (Pékin)	Chine continentale (planification dynamique)
Chine (Zhangjiakou)	cn-zhangjiakou
Chine (Shanghai)	cn-shanghai
Chine (Hangzhou)	cn-hangzhou
Chine (Shenzhen)	cn-shenzhen
Chine (Chengdu)	cn-chengdu
Singapour	ap-southeast-1	Singapour	Régions hors de Chine continentale (planification dynamique)
Chine (Hong Kong)	cn-hongkong
Malaisie (Kuala Lumpur)	ap-southeast-3
Indonésie (Jakarta)	ap-southeast-5
Japon (Tokyo)	ap-northeast-1
Corée (Séoul)	ap-northeast-2
Thaïlande (Bangkok)	ap-southeast-7
Émirats arabes unis (Dubaï)	me-east-1
Mexique	na-south-1
États-Unis (Virginie)	us-east-1
États-Unis (Silicon Valley)	us-west-1

Important

La région détermine l'emplacement physique de l'accès aux données et de l'exécution de l'inférence. Sélectionnez une région en fonction de vos exigences en matière de conformité des données.

Région de l'endpoint : Détermine le point d'accès et l'emplacement de stockage des données.
Région d'exécution de l'inférence : Lieu d'exécution de l'inférence. Planifié dynamiquement dans un périmètre défini.

Lorsque vous sélectionnez une région hors de Chine continentale, vos données professionnelles sont transférées vers la région de Singapour et, si nécessaire, planifiées dynamiquement vers des nœuds de service d'inférence situés hors de Chine continentale pour le calcul. Vous devez vous assurer que ces transferts transfrontaliers de données sont conformes à toutes les lois, réglementations et exigences réglementaires applicables, y compris, mais sans s'y limiter : les données transférées ne contiennent aucun contenu dont le transfert transfrontalier est restreint ou interdit par les lois applicables ; toutes les approbations ou procédures de dépôt nécessaires ont été effectuées ; et toutes les obligations de notification requises ont été remplies et les consentements nécessaires ont été obtenus.

Modèles intégrés

Famille de modèles	Modèle	Capacités	Régions prises en charge
Qwen	qwen3,8-max	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3,7-max	Génération de texte, raisonnement	Toutes
	qwen3.7-plus	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3,6-plus	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3.5-plus	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3,7-flash	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3,6-flash	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3,5-flash	Génération de texte, raisonnement, compréhension visuelle	Toutes
	qwen3.5-omni-plus	Génération de texte, raisonnement, compréhension multimodale	Toutes
	qwen3,5-omni-flash	Génération de texte, raisonnement, compréhension multimodale	Toutes
	qwen3.5-ocr	OCR	Chine continentale
	qwen-vl-ocr	OCR	Toutes
	qwen-mt-plus	Traduction	Toutes
	qwen-mt-flash	Traduction	Toutes
DeepSeek	deepseek-v4-flash-0731	Génération de texte, raisonnement	Toutes
DeepSeek	deepseek-v4-pro	Génération de texte, raisonnement	Toutes
GLM	glm-5,2	Génération de texte, raisonnement	Toutes
Embedding	qwen3.7-text-embedding	Embedding de texte	Chine continentale
	text-embedding-v4	Embedding de texte	Toutes
	qwen3-vl-embedding	Embedding multimodal	Chine continentale
Rerank	qwen3-rerank	Classement de texte	Toutes
Rerank	qwen3-vl-rerank	Classement multimodal	Chine continentale
Qwen-Audio-TTS	qwen-audio-3,0-tts-plus	Synthèse vocale (texte vers parole)	Toutes
Qwen-Audio-TTS	qwen-audio-3,0-tts-flash	Synthèse vocale (texte vers parole)	Toutes
CosyVoice	cosyvoice-v3.5-plus	Synthèse vocale (texte vers parole)	Chine continentale
CosyVoice	cosyvoice-v3.5-flash	Synthèse vocale (texte vers parole)	Chine continentale
Qwen-Audio-ASR	qwen-audio-3,0-asr-flash-filetrans	Reconnaissance vocale (parole vers texte), traduction vocale (parole vers texte dans une langue spécifiée)	Toutes
Qwen-Audio-ASR	qwen-audio-3,0-asr-flash	Reconnaissance vocale (parole vers texte), traduction vocale (parole vers texte dans une langue spécifiée)	Toutes
Fun-ASR	fun-asr	Reconnaissance vocale (parole vers texte), traduction vocale (parole vers texte dans une langue spécifiée)	Toutes
Qwen-Image	qwen-image-3,0	Génération et édition d'images	Toutes
Qwen-Image	qwen-image-3,0-pro	Génération et édition d'images	Toutes
HappyHorse	happyhorse-1,1-t2v	Génération de vidéos (texte vers vidéo)	Toutes
HappyHorse	happyhorse-1,1-i2v	Génération de vidéos (image vers vidéo)	Toutes

Utilisation

SQL

Spécifiez les paramètres task et model dans l'instruction CREATE MODEL. Il n'est pas nécessaire de spécifier endpoint ni api-key.

CREATE MODEL model_name
INPUT (column_name STRING)
OUTPUT (column_name {STRING | ARRAY<FLOAT>})
WITH (
  'provider' = 'openai-compat | dashscope',
  'task' = 'chat/completions | embeddings | multimodal-embedding',
  'model' = '<model-name>'
);

Pour plus de détails, consultez la rubrique Configuration des modèles.

Pyflink Dataframe

Spécifiez task dans set_model_provider et model dans la fonction. Exemple :

pf.set_model_provider(pf.OpenAICompatProvider(task="chat/completions"))

questions = pf.from_dict({
    "id": [1, 2],
    "question": ["What is Flink?", "What is stream processing?"],
})

# default output column: output (STRING)
df = questions.llm.predict("question", model="qwen3.6-plus")

Pour plus d'informations, consultez la rubrique Fonctions IA/LLM.