Platform for AI (PAI) のData Science Workshop (DSW) は、アルゴリズム開発者向けのワンストップAI開発プラットフォームです。 DSWは、コーディング、デバッグ、タスク実行のために、JupyterLab、WebIDE、Terminalなどの複数のクラウド開発環境を統合します。 DSWは、さまざまな異種コンピューティングリソースとオープンソースイメージを提供し、Object Storage Service (OSS) 、Apsara File Storage NAS (NAS) 、およびCloud Parallel File Storage (CPFS) タイプのデータセットのマウントをサポートします。 DSWインスタンスのライフサイクルを管理し、DSWを使用して開発を簡単かつ効率的に行うことができます。
特徴
ワンストップサービス
DSWを使用すると、OSS、NAS、CPFSファイルシステムなどのファイルシステムをマウントし、MaxComputeデータにアクセスし、Deep Learning Containers (DLC) およびElastic Algorithm Service (EAS) ツールを使用できます。
DSWを使用すると、データ処理、コーディング、デバッグ、モデルトレーニング、およびモデル展開をカバーするAI開発を実装できます。
柔軟性と使いやすさ
DSWは、パブリックリソースグループや専用リソースグループなど、さまざまな異種コンピューティングリソースを提供します。 DSWでリソースを柔軟に設定および管理できます。
DSWは、複数のオープンソースフレームワークのイメージを提供し、カスタムイメージをサポートします。
DSWは、さまざまな開発要件を満たすために、ノートブック、WebIDE、ターミナルなどの組み込み開発環境を提供します。
DSWは、Python上でのR言語とSQLステートメントの記述と実行をサポートしています。
きめ細かい管理
DSWを使用すると、インスタンスのスケジュール停止またはアイドルインスタンスの自動停止を設定してコストを削減できます。
DSWは、CPU、GPU、およびメモリ使用量をリアルタイムで監視することで、リソース使用量のリアルタイム分析、タスク割り当ての調整、コードパフォーマンスの最適化を可能にします。
シナリオベースのチュートリアル
DSWは、開発者向けのコンテンツプラットフォームとしてノートブックギャラリーを提供します。 ノートブックギャラリーでは、大規模言語モデル (LLM) およびAIコンテンツ生成関連業界向けのチュートリアルを使用して、すぐに開発を開始できます。
エンタープライズクラスの機能
DSWは、ワークスペース管理者ロールを使用してグローバルリソースを割り当て、リソース再利用ポリシーを構成します。
シナリオ
機械学習とデータサイエンス
DSWは、JupyterLabインタラクティブプログラミング環境をサポートし、PyTorchやTensorFlowイメージなどのさまざまなイメージを提供します。 データエンジニアリング、モデルの開発とトレーニング、視覚的分析などのタスクを簡単に実行でき、リソースのO&Mや環境設定を行う必要がありません。
生成AIとLLM
Notebook Galleryは、Stable Diffusion、Llama2、Tongyi Qianwenなど、Notebookでアクセスできる一般的なシナリオでさまざまなユースケースとベストプラクティスを提供します。 DSWのチュートリアルと、チュートリアルに基づくコードを直接使用できます。
AIとビッグデータの統合
PythonおよびR言語に加えて、DSWはビッグデータ統合をサポートしています。 SQL Fileプラグインを使用して、SQL文を使用してMaxComputeデータソースのデータを照会したり、Notebookを使用してE-MapReduceクラスターに接続してSparkジョブを送信したりできます。