หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
Fabric data engineering agent (Project Osmos) ใช้โมเดลภาษาเพื่อวางแผนและปรับปรุงงาน ส่วน Spark compute ใช้รันโค้ด ทดสอบตัวเลือกการใช้งาน และตรวจสอบผลลัพธ์ เพื่อเข้าใจการใช้ทรัพยากรการประมวลผลของงาน ให้ตรวจสอบทั้งสององค์ประกอบแทนที่จะใช้โทเค็นโมเดลภาษาเพียงอย่างเดียว
Important
เอเจนต์วิศวกรรมข้อมูล (Project Osmos) อยู่ในขั้นตอนพรีวิว ฟีเจอร์ตัวอย่างจะถูกปล่อยออกมาพร้อมความสามารถจํากัดและอยู่ภายใต้ เงื่อนไขการดูตัวอย่างเพิ่มเติมแยกต่างหาก ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อใช้งานจริง ไม่ได้อยู่ภายใต้ข้อตกลงระดับการให้บริการ และอาจมีจําหน่ายเฉพาะในบางภูมิภาคเท่านั้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดูที่ Microsoft Fabric ข้อมูลตัวอย่าง
ทําความเข้าใจการใช้งาน
ส่วนประกอบต่อไปนี้ใช้กฎการใช้และการเรียกเก็บเงินที่แตกต่างกัน:
| ส่วนประกอบ | สิ่งที่ใช้ทรัพยากร | สถานที่หาคําแนะนํา |
|---|---|---|
| โมเดลภาษา | อินพุต อินพุตที่แคชเมื่อรายงานแยกกัน และโทเค็นเอาต์พุตที่ใช้สําหรับการวางแผน การให้เหตุผล และการสร้างโค้ด | ดูคําแนะนําการใช้พลังงานและการเรียกเก็บเงินของ Copilot การใช้งานโมเดลภาษาจะปรากฏภายใต้การดําเนินการ Project Osmos และมิเตอร์การเรียกเก็บเงินของ Copilot และ AI Azure |
| การประมวลผลแบบ Spark | การรันโค้ด การทดลองใช้งาน การประมวลผลข้อมูล และการตรวจสอบความถูกต้อง | ตรวจสอบการเรียกเก็บเงินและการใช้งาน Apache Spark การใช้งานประกายไฟจะถูกรายงานแยกต่างหากจากการดําเนินการแบบจําลองภาษา Project Osmos |
ความซับซ้อนของงานส่งผลต่อทั้งสององค์ประกอบ การพยายามติดตั้งหรือรันตรวจสอบเพิ่มเติมสามารถเพิ่มการใช้โทเค็นและการทํางานของ Spark ได้ ปริมาณบริบทที่ประมวลผลส่งผลต่อการใช้โทเค็น ขณะที่ปริมาณข้อมูลและการแปลง เช่น การเชื่อมโยงและการรวมข้อมูลจะส่งผลต่องานของ Spark ดังนั้นงานที่มีพรอมต์คล้ายกันจึงใช้ปริมาณการประมวลผลที่แตกต่างกัน
การดําเนินการ Fabric อื่น ๆ ที่งานใช้มีกฎการใช้ของตัวเอง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การดําเนินการแฟบริค
ตรวจสอบการใช้งาน
ใช้แอป Fabric Capacity Metrics เพื่อตรวจสอบการใช้งานโมเดลภาษาและ Spark หากคุณไม่มีสิทธิ์เข้าถึงแอป ให้ขอให้ผู้ดูแลระบบความจุของคุณตรวจสอบการใช้งานกับคุณ
ในรายงานเริ่มต้นของแอป:
- เปิดหน้า Compute และใช้ ชื่อความจุ เพื่อเลือกความจุที่กําหนดให้กับพื้นที่ทํางานของงาน
- เลือกช่วงเวลาที่รวมงานที่ทํางานในแผนภูมิริบบอนมัลติเมตริก
- กรองประเภทสินค้าไปที่ Lakehouse ในเมทริกซ์แยกตามรายการและการดําเนินการ ให้ค้นหาพื้นที่ทํางานและบ้านพักของงาน
- ลองเอาเมาส์ไปวางบนค่าที่แถวบ้านริมทะเลสาบนั้นเพื่อดูรายละเอียดการดําเนินงาน ค้นหา Project Osmos สําหรับการใช้งานโมเดลภาษา การดําเนินการเบื้องหลังนี้ใช้มิเตอร์เรียกเก็บเงินของ Copilot และ AI Azure
- ตรวจสอบการใช้งาน Spark ของบ้านพักริมทะเลสาบแยกต่างหาก หากคุณยังใช้สมุดบันทึกที่สร้างขึ้น ให้ตรวจสอบรายการ สมุดบันทึก และการทํางานของ Spark ของแต่ละเครื่อง อย่าตีความการดําเนินการ Project Osmos เป็นการใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์รวมของงาน
สําหรับคําแนะนําประกอบเกี่ยวกับรายงานและการแยกย่อยการดําเนินงาน โปรดดูหน้า Compute ในแอป Fabric Capacity Metrics และ Monitor การใช้ความจุของ Apache Spark หากคุณใช้รายงานตัวอย่างที่ออกแบบใหม่ ดูหน้าคํานวณในตัวอย่างแอป Capacity Metrics
หมายเหตุ
ยอดรวมของ Lakehouse อาจรวมถึงกิจกรรมจากงานและผู้ใช้อื่น ๆ อย่าโยงการใช้ Spark ทั้งหมดของบ้านพักริมทะเลสาบที่แชร์กันกับงานเดียว การใช้งานยังใช้เวลาแสดงในแอป;สําหรับพฤติกรรมการรีเฟรช ดูที่ ความหน่วงของข้อมูล
อัตราการบริโภค
การใช้งานโมเดลภาษาจะถูกแปลงเป็นหน่วยความจุ Fabric (CUs) สําหรับอัตราการใช้พลังงานและคําแนะนําการเรียกเก็บเงินของ Copilot ที่เผยแพร่ ดูที่ อัตราการใช้และการเรียกเก็บเงินสําหรับ Copilot in Fabric
บันทึกการใช้งาน Spark แยกต่างหากภายใต้ รูปแบบการเรียกเก็บเงิน Spark ที่เกี่ยวข้อง จํานวนโทเค็นเพียงอย่างเดียวไม่ได้กําหนดต้นทุนรวมของงานทั้งหมด
สําหรับคําแนะนําการวางแผนความจุ ดูที่ วางแผนการใช้ความจุร่วมกัน