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Platform For AI:Criar uma cota de recursos

Última atualização: Aug 13, 2026

Após adquirir recursos de computação inteligente Lingjun ou recursos de computação de uso geral, crie cotas de recursos para gerenciar e isolar esses recursos em uma estrutura hierárquica. As cotas de recursos controlam os limites de uso para diferentes equipes ou projetos. Depois de vincular uma cota a um workspace, utilize-a para desenvolvimento de IA e inferência de service.

Pré-requisitos

Antes de criar uma cota de recursos, adquira Lingjun intelligent computing resources ou general-purpose computing resources.

Adicionar uma cota de recursos

O PAI oferece suporte a dois tipos de cotas de recursos: cotas de recursos de computação inteligente Lingjun, que exigem configuração de VPC, vSwitch e grupo de segurança; e cotas de recursos de computação de uso geral, que não requerem configuração de rede.

Ao criar uma cota de recursos, aloque recursos de um grupo de recursos dedicado no pool de recursos para criar uma cota de nível raiz ou aloque recursos de uma cota existente para criar uma cota filha.

Importante

Recursos de computação inteligente Lingjun: Todos os nós devem usar o mesmo valor de Hz para garantir a interconexão de rede de alta velocidade entre eles.

  1. Faça login no PAI console e acesse a página AI Computing Resources > Resource Quotas.

  2. Na aba Lingjun Intelligent Computing resources ou General Computing Resources, clique em Add Resource Quota.

  3. Configure as informações básicas:

    Parâmetro

    Descrição

    Name

    Insira um nome para a cota de recursos.

    Associate Workspace

    Selecione o workspace ao qual vincular a cota de recursos. Após a vinculação, a cota só poderá ser usada nesse workspace.

    Nota
    • Cada cota pode ser vinculada a apenas um workspace. Não há suporte para compartilhamento entre workspaces.

    • Você pode ignorar a vinculação agora e vinculá-la posteriormente na página de detalhes da cota.

    Tag

    Adicione tags às instâncias para permitir busca multidimensional, filtragem, operações em lote e alocação de custos.

  4. Configure as informações de recursos da cota:

    Parâmetro

    Descrição

    Source Type

    • Dedicated Resource Group: Aloca recursos de um grupo de recursos dedicado no pool de recursos para criar uma cota de nível raiz.

    • Existing Resource Quota: Aloca recursos de uma cota existente para criar uma cota filha.

    Para mais informações sobre a relação entre cotas pai e filho, consulte Resource quotas overview.

    Source

    Selecione uma cota existente ou um grupo de recursos dedicado.

    Nodes/Instance Type

    Clique em Add e selecione um nó ou especificação da cota existente ou do grupo de recursos dedicado.

  5. Defina as informações de agendamento:

    Parâmetro

    Descrição

    Scheduling Policy

    Selecione uma estratégia de agendamento para melhorar a utilização de recursos. As estratégias suportadas são Smart, Balanced, Round-robin e FIFO. Para mais detalhes, consulte Scheduling policies.

    Child-level Preemption

    Quando ativado, jobs na fila da cota atual podem preemptar jobs em execução nas cotas filhas se houver escassez de recursos. Consulte Enable child-level preemption para saber mais.

    Self-level Preemption

    Se habilitado, permite que jobs enfileirados na cota atual preemptem jobs em execução em cotas irmãs quando os recursos estiverem limitados. Veja Enable sibling-level preemption para mais informações.

    Idle Sharing

    Habilitado por padrão. Permite que jobs nesta cota utilizem recursos ociosos de cotas irmãs e filhas.

  6. Configure as informações de rede (necessário apenas para cotas de recursos de computação inteligente Lingjun) para permitir que as instâncias na cota acessem os recursos de rede VPC especificados:

    Parâmetro

    Descrição

    VPC

    Selecione uma VPC existente.

    Security Group

    Selecione um grupo de segurança existente.

    vSwitch

    Selecione um vSwitch existente.

  7. Clique em OK.

    Após a criação, a cota aparecerá na lista de cotas de recursos.

Usar uma cota de recursos

Vincular um workspace

É necessário vincular uma cota de recursos a um workspace antes de usá-la para desenvolvimento de IA e inferência de service nesse ambiente. Para vincular uma cota a um workspace:

  1. Na página Resource Quota, clique em o nome da cota desejada.

  2. Na aba Overview, localize a seção Basic Information e clique em image ao lado de Workspace para adicionar ou modificar a vinculação do workspace.

Também é possível vincular uma cota de recursos a partir do workspace para obter o mesmo resultado:

  1. Faça login no PAI console, acesse a página de detalhes do workspace alvo e clique em Workspace Settings > Compute Resource Settings.

  2. Selecione a aba Lingjun Intelligent Computing resources ou General Computing Resources. Na lista Available Resources, selecione a cota e clique em Confirm Association.

Nota

A cota e o workspace devem estar na mesma região. Um único workspace pode ser associado a várias cotas.

Após a vinculação, configure as políticas de uso de cotas nas Scheduling Settings da página de detalhes do workspace. Para mais informações, consulte Workspace scheduling center.

Na página Configure Workspace, clique em a aba Scheduling Settings. Na seção Resource Usage, visualize e modifique as seguintes configurações: Resource Usage Module, Resource Usage Role, Resource Usage Quota e Resource Specification Template.

Acessar a rede pública

Para ative o acesso à rede pública — por exemplo, para baixe imagens personalizadas ou pacotes e modelos de terceiros — configure o recurso SNAT de um gateway nat e vincule um endereço IP elástico (EIP). Para mais detalhes, consulte Use the SNAT feature of an Internet NAT gateway to access the Internet.

Selecionar uma imagem

Ao usar cotas de recursos de computação inteligente Lingjun para treinamento distribuído (DLC), é necessária coordenação entre servidores, redes, drivers e frameworks de treinamento. Recomendamos o uso de imagens oficiais do PAI ou a criação de imagens personalizadas baseadas nas imagens oficiais.

Nota

Se você utilizar suas próprias imagens, talvez seja necessário adaptar drivers, frameworks e versões de software para aproveitar totalmente os recursos de alta performance da computação inteligente Lingjun.