Flink AI hizmeti (yerleşik modeller) - Realtime Compute for Apache Flink

Genel bakış

Flink AI hizmeti (yerleşik modeller), Realtime Compute for Apache Flink'in yönetilen bir AI modeli çağırma özelliğidir. Bir API anahtarı veya PrivateLink yapılandırmadan, Flink işleri üzerinden özel ağ aracılığıyla yerleşik modelleri çağırabilirsiniz. Bu sayede akış tabanlı AI çıkarımı, gömme, konuşma sentezi, konuşma tanıma, görüntü oluşturma, video oluşturma ve sıralama işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.

Temel avantajlar

Özellik	Açıklama
Kullanıma hazır	API anahtarı, uç nokta veya PrivateLink yapılandırmanıza gerek yoktur.
Kullandıkça ödeme	Jeton başına, süre başına ve görüntü sayısı başına gibi çeşitli faturalandırma yöntemleri desteklenir; maliyetler şeffaf ve kontrol edilebilirdir.
Çoklu model desteği	Metin oluşturma, çok modlu anlama, konuşma sentezi, konuşma tanıma, görüntü oluşturma, video oluşturma, gömme ve sıralama gibi senaryoları kapsayan birçok popüler büyük dil modeli yerleşik olarak sunulur.
Geniş bölge kapsamı	Ana Çin karası içi ve dışındaki birden fazla bölgede kullanılabilir; otomatik bölgeler arası erişim sağlar.

Çalışma prensibi

Hizmeti etkinleştirme ve devre dışı bırakma

Hizmeti etkinleştirme

Realtime Compute for Apache Flink yönetim konsolunda oturum açın. Flink AI Service sayfasında Activate seçeneğine tıklayın.

Hizmet, AliyunBSSOrderAccess ve AliyunStreamFullAccess izinlerine sahip bir ana hesap veya RAM kullanıcısı tarafından etkinleştirilmelidir.
Bir bölgede etkinleştirildiğinde, o bölgedeki tüm çalışma alanları bu hizmeti kullanabilir.
Bu özellik kullandıkça öde modelindedir. Özelliği etkinleştirmek için ücret alınmaz; yalnızca model çağrıları için ücretlendirilirsiniz. Ayrıntılar için bkz. AI hizmeti faturalandırması (kullandıkça öde).

Hizmeti devre dışı bırakma

Flink AI Service sayfasında Disable Service seçeneğine tıklayın ve aşağıdakileri onaylayın:

Özelliği devre dışı bıraktığınızda, o bölgedeki hiçbir iş yerleşik model hizmetini kullanamaz.
Özelliği devre dışı bırakmadan önce, hiçbir işin yerleşik modellere bağımlı olmadığından emin olun.

Hizmet koruması

Hizmetin yanlışlıkla devre dışı bırakılmasından kaynaklanan beklenmeyen iş kesintilerini önlemek için konsolda hizmet korumasını etkinleştirebilirsiniz.

Hizmet koruması etkinleştirildiğinde sistem, konsol, API veya CLI üzerinden başlatılan tüm manuel serbest bırakma isteklerini reddeder. Bu özellik yalnızca Flink AI hizmetinin kullandıkça öde modunda desteklenir ve yalnızca manuel serbest bırakma işlemlerine uygulanır. Sistemin hizmeti otomatik olarak serbest bıraktığı aşağıdaki senaryolarda etkili değildir:

Hesapta oluşan gecikmiş ödemeler nedeniyle hizmetin devre dışı bırakılması.
Cloud platform güvenlik kurallarının ihlal edilmesi nedeniyle hizmetin zorla serbest bırakılması.

Desteklenen bölgeler

International site

Flink AI hizmeti bölgesi	Bölge Kimliği	Uç nokta bölgesi	Çıkarım yürütme bölgesi
China (Beijing)	cn-beijing	China (Beijing)	Ana Çin karası (dinamik zamanlama)
China (Zhangjiakou)	cn-zhangjiakou
China (Shanghai)	cn-shanghai
China (Hangzhou)	cn-hangzhou
China (Shenzhen)	cn-shenzhen
China (Chengdu)	cn-chengdu
Singapur	ap-southeast-1	Singapur	Ana Çin karası dışındaki bölgeler (dinamik zamanlama)
China (Hong Kong)	cn-hongkong
Malezya (Kuala Lumpur)	ap-southeast-3
Endonezya (Cakarta)	ap-southeast-5
Japonya (Tokyo)	ap-northeast-1
Güney Kore (Seul)	ap-northeast-2
Tayland (Bangkok)	ap-southeast-7
BAE (Dubai)	me-east-1
Meksika	na-south-1
ABD (Virginia)	us-east-1
ABD (Silikon Vadisi)	us-west-1

Önemli

Bölge, veri erişiminin ve çıkarım yürütmenin fiziksel konumunu belirler. Veri uyumluluğu gereksinimlerinize göre bir bölge seçin.

Uç nokta bölgesi: Erişim noktasını ve veri depolama konumunu belirler.
Çıkarım yürütme bölgesi: Çıkarım işleminin çalıştırıldığı yerdir. Tanımlanmış bir kapsam içinde dinamik olarak zamanlanır.

Ana Çin karası dışındaki bir bölgeyi seçtiğinizde, iş verileriniz Singapur bölgesine sınır ötesi aktarılır ve gerektiğinde hesaplama için ana Çin karası dışındaki çıkarım hizmeti düğümlerine dinamik olarak yönlendirilir. Bu tür sınır ötesi veri aktarımlarının geçerli tüm yasalara, düzenlemelere ve mevzuat gerekliliklerine uygun olduğundan emin olmanız gerekir. Buna şunlar dahildir ancak bunlarla sınırlı değildir: Aktarılan verilerin, geçerli yasaların sınır ötesi aktarımını kısıtladığı veya yasakladığı herhangi bir içerik barındırmaması; gerekli tüm onayların veya kayıt prosedürlerinin tamamlanmış olması; gerekli bildirim yükümlülüklerinin yerine getirilmiş ve gerekli izinlerin alınmış olması.

Yerleşik modeller

Model ailesi	Model	Yetenekler	Desteklenen bölgeler
Qwen	qwen3.8-max	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.7-max	Metin oluşturma, akıl yürütme	Tümü
	qwen3.7-plus	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.6-plus	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.5-plus	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.7-flash	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.6-flash	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.5-flash	Metin oluşturma, akıl yürütme, görsel anlama	Tümü
	qwen3.5-omni-plus	Metin oluşturma, akıl yürütme, çok modlu anlama	Tümü
	qwen3.5-omni-flash	Metin oluşturma, akıl yürütme, çok modlu anlama	Tümü
	qwen3.5-ocr	OCR	Ana Çin karası
	qwen-vl-ocr	OCR	Tümü
	qwen-mt-plus	Çeviri	Tümü
	qwen-mt-flash	Çeviri	Tümü
DeepSeek	deepseek-v4-flash-0731	Metin oluşturma, akıl yürütme	Tümü
DeepSeek	deepseek-v4-pro	Metin oluşturma, akıl yürütme	Tümü
GLM	glm-5.2	Metin oluşturma, akıl yürütme	Tümü
Gömme	qwen3.7-text-embedding	Metin gömme	Ana Çin karası
	text-embedding-v4	Metin gömme	Tümü
	qwen3-vl-embedding	Çok modlu gömme	Ana Çin karası
Yeniden sıralama	qwen3-rerank	Metin sıralama	Tümü
Yeniden sıralama	qwen3-vl-rerank	Çok modlu sıralama	Ana Çin karası
Qwen-Audio-TTS	qwen-audio-3.0-tts-plus	Konuşma sentezi (metinden sese)	Tümü
Qwen-Audio-TTS	qwen-audio-3.0-tts-flash	Konuşma sentezi (metinden sese)	Tümü
CosyVoice	cosyvoice-v3.5-plus	Konuşma sentezi (metinden sese)	Ana Çin karası
CosyVoice	cosyvoice-v3.5-flash	Konuşma sentezi (metinden sese)	Ana Çin karası
Qwen-Audio-ASR	qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans	Konuşma tanıma (sesten metne), konuşma çevirisi (belirtilen dilde sesten metne)	Tümü
Qwen-Audio-ASR	qwen-audio-3.0-asr-flash	Konuşma tanıma (sesten metne), konuşma çevirisi (belirtilen dilde sesten metne)	Tümü
Fun-ASR	fun-asr	Konuşma tanıma (sesten metne), konuşma çevirisi (belirtilen dilde sesten metne)	Tümü
Qwen-Image	qwen-image-3.0	Görüntü oluşturma ve düzenleme	Tümü
Qwen-Image	qwen-image-3.0-pro	Görüntü oluşturma ve düzenleme	Tümü
HappyHorse	happyhorse-1.1-t2v	Video oluşturma (metinden videoya)	Tümü
HappyHorse	happyhorse-1.1-i2v	Video oluşturma (görüntüden videoya)	Tümü

Kullanım

SQL

CREATE MODEL ifadesinde task ve model parametrelerini belirtin. endpoint veya api-key belirtmenize gerek yoktur.

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>'
);

Daha fazla ayrıntı için bkz. Model yapılandırması.

Pyflink Dataframe

set_model_provider içinde task değerini ve işlevde model değerini belirtin. Örnek:

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")

Daha fazla bilgi için bkz. AI/LLM işlevleri.