Flink AI service (built-in models) - Realtime Compute for Apache Flink: Central de Documentação do Alibaba Cloud

Visão geral

O Flink AI service (built-in models) é uma capacidade gerenciada de invocação de modelos de IA do Realtime Compute for Apache Flink. Invoque modelos integrados pela rede privada em jobs do Flink sem precisar configurar uma API-Key ou PrivateLink, habilitando inferência de IA em streaming, embedding, síntese de voz, reconhecimento de voz, geração de imagens, geração de vídeos e ranking.

Principais vantagens

Recurso	Descrição
Pronto para uso	Não é necessário configurar API-Key, endpoint ou PrivateLink.
Faturamento por uso	Diversos métodos de faturamento são suportados, como por token, por duração e por número de imagens, com custos claros e controláveis.
Suporte a múltiplos modelos	Vários grandes modelos mainstream estão integrados, cobrindo cenários como geração de texto, compreensão multimodal, síntese de voz, reconhecimento de voz, geração de imagens, geração de vídeos, embedding e ranking.
Cobertura global de regiões	Disponível em múltiplas regiões dentro e fora do território continental da China, com acesso cross-region automático.

Como funciona

Ativar e desativar o service

Ativar o service

Acesse o console de gerenciamento do Realtime Compute for Apache Flink. Na página Flink AI Service, clique em Activate.

O service deve ser ativado por uma conta principal ou por um usuário RAM com as permissões AliyunBSSOrderAccess e AliyunStreamFullAccess.
Após a ativação em uma região, todos os workspaces dessa região poderão utilizá-lo.
Este recurso opera no modelo pagamento conforme o uso. A cobrança ocorre apenas pelas invocações de modelos, não pela ativação do recurso. Para mais detalhes, consulte AI service billing (pay-as-you-go).

Desativar o service

Na página Flink AI Service, clique em Disable Service e confirme as seguintes condições:

Após desativar o recurso, todos os jobs da região deixarão de ter acesso ao service de modelos integrados.
Antes de desativar, certifique-se de que nenhum job depende dos modelos integrados.

Proteção do service

Para evitar interrupções inesperadas causadas pela desativação acidental do service, ative a proteção do service no console.

Com a proteção ativada, o sistema rejeita todas as solicitações de liberação manual iniciadas pelo console, API ou CLI. Esse recurso é suportado apenas no modo de pagamento conforme o uso do Flink AI service e se aplica exclusivamente a operações de liberação manual. Ele não entra em vigor nos seguintes cenários em que o sistema libera o service automaticamente:

O service é desativado por inadimplência na conta.
O service é liberado de forma forçada por violação das regras de segurança da plataforma cloud.

Regiões suportadas

International site

Flink AI service region	Region ID	Endpoint region	Inference execution region
China (Beijing)	cn-beijing	China (Beijing)	Chinese mainland (dynamic scheduling)
China (Zhangjiakou)	cn-zhangjiakou
China (Shanghai)	cn-shanghai
China (Hangzhou)	cn-hangzhou
China (Shenzhen)	cn-shenzhen
China (Chengdu)	cn-chengdu
Singapore	ap-southeast-1	Singapore	Regions outside the Chinese mainland (dynamic scheduling)
China (Hong Kong)	cn-hongkong
Malaysia (Kuala Lumpur)	ap-southeast-3
Indonesia (Jakarta)	ap-southeast-5
Japan (Tokyo)	ap-northeast-1
Korea (Seoul)	ap-northeast-2
Thailand (Bangkok)	ap-southeast-7
UAE (Dubai)	me-east-1
Mexico	na-south-1
US (Virginia)	us-east-1
US (Silicon Valley)	us-west-1

Importante

A região determina a localização física do acesso aos dados e da execução de inferência. Selecione uma região com base nos seus requisitos de conformidade de dados.

Endpoint region: Define o ponto de acesso e o local de armazenamento dos dados.
Inference execution region: Local onde a inferência é executada. O agendamento ocorre dinamicamente dentro de um escopo definido.

Ao selecionar uma região fora do território continental da China, os dados do seu negócio serão transferidos internacionalmente para a região Singapore e, conforme necessário, agendados dinamicamente para nós do service de inferência fora do território continental da China para processamento. Você deve garantir que essas transferências internacionais de dados estejam em conformidade com todas as leis, regulamentos e requisitos regulatórios aplicáveis, incluindo, entre outros: os dados transferidos não podem conter nenhum conteúdo que as leis aplicáveis restrinjam ou proíbam de ser transferido internacionalmente; todos os procedimentos de aprovação ou registro necessários devem ter sido concluídos; e todas as obrigações de notificação exigidas devem ter sido cumpridas e os consentimentos necessários devem ter sido obtidos.

Modelos integrados

Família de modelos	Modelo	Capacidades	Regiões suportadas
Qwen	qwen3.8-max	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.7-max	Geração de texto, raciocínio	Todas
	qwen3.7-plus	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.6-plus	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.5-plus	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.7-flash	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.6-flash	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.5-flash	Geração de texto, raciocínio, compreensão visual	Todas
	qwen3.5-omni-plus	Geração de texto, raciocínio, compreensão multimodal	Todas
	qwen3.5-omni-flash	Geração de texto, raciocínio, compreensão multimodal	Todas
	qwen3.5-ocr	OCR	Território continental da China
	qwen-vl-ocr	OCR	Todas
	qwen-mt-plus	Tradução	Todas
	qwen-mt-flash	Tradução	Todas
DeepSeek	deepseek-v4-flash-0731	Geração de texto, raciocínio	Todas
DeepSeek	deepseek-v4-pro	Geração de texto, raciocínio	Todas
GLM	glm-5.2	Geração de texto, raciocínio	Todas
Embedding	qwen3.7-text-embedding	Embedding de texto	Território continental da China
	text-embedding-v4	Embedding de texto	Todas
	qwen3-vl-embedding	Embedding multimodal	Território continental da China
Rerank	qwen3-rerank	Ranking de texto	Todas
Rerank	qwen3-vl-rerank	Ranking multimodal	Território continental da China
Qwen-Audio-TTS	qwen-audio-3.0-tts-plus	Síntese de voz (texto para fala)	Todas
Qwen-Audio-TTS	qwen-audio-3.0-tts-flash	Síntese de voz (texto para fala)	Todas
CosyVoice	cosyvoice-v3.5-plus	Síntese de voz (texto para fala)	Território continental da China
CosyVoice	cosyvoice-v3.5-flash	Síntese de voz (texto para fala)	Território continental da China
Qwen-Audio-ASR	qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans	Reconhecimento de voz (fala para texto), tradução de voz (fala para texto em um idioma especificado)	Todas
Qwen-Audio-ASR	qwen-audio-3.0-asr-flash	Reconhecimento de voz (fala para texto), tradução de voz (fala para texto em um idioma especificado)	Todas
Fun-ASR	fun-asr	Reconhecimento de voz (fala para texto), tradução de voz (fala para texto em um idioma especificado)	Todas
Qwen-Image	qwen-image-3.0	Geração e edição de imagens	Todas
Qwen-Image	qwen-image-3.0-pro	Geração e edição de imagens	Todas
HappyHorse	happyhorse-1.1-t2v	Geração de vídeo (texto para vídeo)	Todas
HappyHorse	happyhorse-1.1-i2v	Geração de vídeo (imagem para vídeo)	Todas

Uso

SQL

Especifique os parâmetros task e model na instrução CREATE MODEL. Não é necessário especificar endpoint nem 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>'
);

Para mais detalhes, consulte Model configuration.

Pyflink Dataframe

Especifique <!--@code {"id":"z7c2pako06nq0"}