Como comprar recursos do Flink? - Platform For AI: Central de Documentação do Alibaba Cloud

O Platform for AI (PAI) oferece PAI. Adquira esses recursos e associe-os a um workspace para treinar modelos distribuídos em grande escala. Este tópico descreve como ativar, comprar e usar recursos totalmente gerenciados do Flink para treinamento de modelos.

Recursos totalmente gerenciados do Flink

O Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink é uma plataforma completa de análise de big data em tempo real, desenvolvida sobre o Apache Flink. Ela fornece capacidades de análise ponta a ponta com latência inferior a um segundo. Para obter mais informações sobre os recursos totalmente gerenciados do Flink, consulte Overview of fully managed Flink resources.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de atender aos seguintes requisitos:

Você deve ter uma conta Alibaba Cloud. Se não tiver, crie uma antes de prosseguir.

Requisitos de conta e permissão

Conta Alibaba Cloud (recomendado): use sua conta principal para todas as operações sem necessidade de autorização adicional.
Usuário RAM:
- Para comprar recursos totalmente gerenciados do Flink, conceda a permissão AliyunStreamFullAccess ao usuário RAM. Para mais detalhes, consulte Authorize users in the console.
- Para enviar uma tarefa de treinamento aos recursos totalmente gerenciados do Flink, adicione a função de proprietário ao usuário RAM no espaço de projeto do console de desenvolvimento do Flink. Consulte Development Console Authorization para mais informações.
- Para associar recursos totalmente gerenciados do Flink a um workspace, atribua a função de administrador ao usuário RAM nesse workspace. Para usar esses recursos no treinamento de modelos pelo Machine Learning Designer, conceda a função de desenvolvedor de algoritmos ao usuário RAM. Consulte Manage members para mais informações.

Adquirir recursos totalmente gerenciados do Flink

Faça login no PAI console.
No painel de navegação à esquerda, clique em AI Computing Resources > Resource Quota. Na página Resource Quota, clique na aba Fully Managed Flink Resources.
Opcional: Na aba Fully Managed Flink Resources, clique em Activate.

Nota
Se esta for a primeira vez que você usa recursos totalmente gerenciados do Flink, execute esta etapa. Siga as instruções em Activate Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink para adquirir os recursos.

Para comprar recursos adicionais totalmente gerenciados do Flink, avance para a próxima etapa.
Na aba Fully Managed Flink Resources, clique em Resource Management.
Na página do console Realtime Compute, clique em Purchase. Para obter detalhes sobre a aquisição de recursos totalmente gerenciados do Flink, consulte Activate Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink.

Após a compra bem-sucedida, retorne à aba Fully Managed Flink Resources na página Resource Quota do console Platform for AI (PAI). Visualize o grupo de recursos do Flink criado, verifique as CUs usadas e alocadas e confirme se o status é Running. Você também pode clicar em Flink Console na coluna Actions para acessar a página de gerenciamento.

Associar recursos totalmente gerenciados do Flink a um workspace

Para usar recursos totalmente gerenciados do Flink no PAI, associe-os a um workspace de duas formas:

Ao criar um workspace, adicione e associe um grupo de recursos. Consulte Create and manage a workspace para mais informações.
Para adicionar recursos de computação Flink a um workspace existente:
1. Faça login no PAI console.
2. No painel de navegação à esquerda, clique em Workspaces. Na página Workspaces, clique no nome do workspace desejado.
3. No lado direito da página de detalhes do workspace, escolha Configure Workspace > Configure Computing Resource. Na aba Fully Managed Flink Resources, associe os recursos totalmente gerenciados do Flink. Para mais detalhes, consulte Manage computing resources for a workspace.

Treinar modelos no Designer usando recursos do Flink

Acesse o workspace associado aos recursos totalmente gerenciados do Flink e crie um pipeline em branco na página do Machine Learning Designer. Consulte Create a custom pipeline para mais informações.
Arraste para o canvas os componentes compatíveis com recursos totalmente gerenciados do Flink, como:
- Todos os componentes do framework Alink (exceto componentes Beta), identificados por um ícone roxo. Exemplos incluem componentes algorítmicos como FM Train, FM Prediction, Swing Train, Swing Recommend, IForest Anomaly Detection, Local Outlier Factor Anomaly Detection e One-Class SVM Anomaly Detection.
- Componentes de algoritmo personalizado (PyAlink Script).
No lado direito do canvas, na aba Pipeline Attributes, selecione Flink na lista Pipeline Attributes.

Importante
Caso execute componentes Alink em grupo, defina também o Default Resource Type Preferred by Alink como Flink. Caso contrário, o grupo usará seu tipo de recurso padrão. Para saber como configurar o tipo de recurso de um grupo Alink, consulte Alink components.
Execute os componentes de uma das seguintes maneiras:
- Execute um único componente dependente de recursos totalmente gerenciados do Flink. Por exemplo, execute um componente PyAlink Script. Consulte PyAlink Script para mais informações.
- Encadeie componentes que dependem de recursos totalmente gerenciados do Flink com outros que usam tipos diferentes de recursos. No tutorial FM-based recommendation with Alink framework, por exemplo, os componentes FM Train e FM Prediction usam recursos totalmente gerenciados do Flink, enquanto o componente de avaliação de classificação binária usa recursos do MaxCompute.
- Execute um lote de componentes dependentes de recursos totalmente gerenciados do Flink. Consulte Alink components para mais detalhes.
Após a execução do componente, clique com o botão direito nele no pipeline e selecione View Log.

Para obter mais detalhes, clique em no link de log VVP no painel de logs.