ワークスペースの作成と管理

コンピューティングリソースを表示および関連付ける:

複数の RAM ユーザーがワークスペースで開発、管理、または O&M を実行する必要がある場合は、それらのユーザーをワークスペースメンバーとして追加し、メンバーに異なるロールを割り当てる必要があります。 PAI は複数のタイプのロールを提供します。 ロールと権限のマッピングを表示し、ビジネス要件に基づいてメンバーに異なるロールを割り当てることができます。

• メンバーまたはロールの追加

  

  ビジネス要件に基づいて、RAM ユーザーに 1 つ以上のロールを選択できます。 次の表に、サポートされているロールを示します。

  ロール	説明
  基本ロール	基本ロールには、次のロールが含まれます。 管理者: このロールには、メンバーの変更、リソースグループの管理、およびワークスペース内のすべてのアセットの管理を行う権限があります。 アルゴリズム開発者: このロールには、ワークスペースでモデルを開発およびトレーニングする権限があります。 アルゴリズム O&M エンジニア: このロールには、ジョブの優先順位の管理、モデルの公開、およびオンラインサービスの監視を行う権限があります。 ラベリング管理者: このロールには、iTAG を使用する権限があります。 ビジター: このロールには、ワークスペース内のすべてのアセットに対する読み取り専用権限があります。
  コンピューティングリソースロール	MaxCompute 開発者: DataWorks の開発者ロール。 このロールには、MaxCompute でデータを開発する権限があります。 このロールは、PAI から MaxCompute にジョブを送信するために使用する RAM ユーザーに割り当てることができます。
  カスタムロール	次の図は、カスタムロールの作成方法を示しています。 権限の説明: 権限なし: サービスに対する権限がありません。 読み取り専用: 特定のメンバーが所有するリソースと、サービス内のすべてのメンバーに表示されるリソースを表示する権限。 変更/実行: サービス内の特定のメンバーが所有するリソースを変更および管理する権限。 フルアクセス: サービス内のすべてのリソースに対する完全な管理権限。

• メンバーのロールの変更

  

  メンバーとロールの関係:

  • 各メンバーには、少なくとも 1 つのロールが割り当てられている必要があります。

  • 所有者 ロールは削除できません。 ワークスペースの作成に使用される Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーは、自動的にワークスペースの 所有者 になります。 所有者には、ワークスペースのメンバーの変更、リソースグループの参照と管理、およびワークスペース内のすべてのアセットの管理を行う権限があります。

PAI はリソース管理とスケジューリングメカニズムを提供しており、ワークスペース管理者はビジネス要件に基づいてワークスペース内のリソースを柔軟にスケジュールできます。

PAI は、ワークスペースの通知メカニズムを提供します。 通知ルールを作成して DLC ジョブとパイプラインジョブのステータスを監視したり、モデルバージョンの承認ステータスに基づいて関連イベントをトリガーしたりできます。

1. (オプション) 通知ルールを作成するために必要な権限を付与します。

   初めて通知ルールを作成する場合は、EventBridge をアクティブ化し、AliyunServiceRoleForPAIWorkspace ロールを PAI ワークスペースにアタッチする必要があります。 手順:

   1. EventBridge をアクティブ化する。

      アカウント管理を容易にするために、PAI は各ワークスペースに対して pai-system-${ワークスペース名} 形式で名前が付けられたカスタムイベントバスを自動的に作成します。 EventBridge コンソール にログインし、ワークスペースが存在するリージョンに切り替えて、カスタムイベントバスを管理できます。

   2. [今すぐ承認] をクリックして、必要な権限を付与します。

      この場合、システムはサービスロール AliyunServiceRoleForPAIWorkspace を自動的に作成します。 サービスロールの詳細については、「付録: サービスロール AliyunServiceRoleForPAIWorkspace」をご参照ください。

      

   3. 次のコードを使用して、カスタムポリシーを作成し、ポリシーを RAM ユーザーにアタッチします。

      {
        "Statement": [{
          "Effect": "Allow",
          "Action": [
            "eventbridge:CreateEventBus",
            "eventbridge:GetEventBus",
            "eventbridge:DeleteEventBus",
            "eventbridge:ListEventBuses",
            "eventbridge:CreateRule",
            "eventbridge:GetRule",
            "eventbridge:UpdateRule",
            "eventbridge:EnableRule",
            "eventbridge:DisableRule",
            "eventbridge:DeleteRule",
            "eventbridge:ListRules",
            "eventbridge:PutEvents",
            "eventbridge:UpdateTargets",
            "eventbridge:DeleteTargets",
            "eventbridge:ListTargets"
          ],
          "Resource": "acs:eventbridge:*:*:eventbus/*"
        }],
        "Version": "1"
      }

2. イベント通知ルールを作成します。

   

   パラメーター	説明
   イベントタイプ	サポートされているイベントタイプ: パイプラインジョブ: Machine Learning デザイナーのパイプラインジョブ。 イベントタイプドロップダウンリストの有効な値: ジョブの失敗とジョブの完了 (成功または失敗)。 DLC ジョブ: DLC ジョブ。 イベントタイプドロップダウンリストの有効な値: ジョブの進捗状況 (キューへの入力、入札の開始、実行の開始、ジョブの失敗を含む)、自動フォールトトレランス、ジョブのタイムアウト (DataWorks スケジューリング設定 でタイムアウトルールを構成する必要があります)、およびその他のイベント (ジョブのプリエンプトとジョブの手動停止を含む)。 モデル: AI コンピューティングアセット管理に登録されているモデル。 イベントタイプドロップダウンリストの有効な値: バージョンの承認とバージョンのステータスの変更 (承認または拒否)。 バージョンの承認を選択した場合、モデルの承認ステータスが保留から承認に変更されると、システムはイベント通知を送信します。
   イベントターゲット	DingTalk 通知: Webhook と署名の追加パラメーターを構成する必要があります。 詳細については、このトピックの「付録: Webhook URL とキーを取得する」セクションをご参照ください。 [接続テスト] をクリックして、構成されたコンテンツが有効かどうかを確認できます。 HTTPS/HTTP: このオプションは、イベントタイプをモデルに設定した場合にのみ使用できます。 URL パラメーターを指定した HTTP または HTTPS 操作の URL に設定する必要があります。 モデルバージョンのステータスが変更されると、システムは指定された HTTP または HTTPS 操作を呼び出します。 指定された操作は、仕様テンプレートに基づいて解析する必要があることに注意してください。 音声通話: このオプションは、イベントタイプをパイプラインジョブまたは DLC ジョブに設定した場合にのみ使用できます。 連絡先を構成する必要があります。 連絡先がない場合は、通知を構成できます。 詳細については、「通知を構成するにはどうすればよいですか?」をご参照ください。 ショートメッセージ: 構成方法は音声通話と同じです。 メール: 構成方法は音声通話と同じです。 重要 デフォルトでは、単一のイベントルール内のイベントターゲットの数は 5 です。 クォータが要件を満たしていない場合は、クォータを申請できます。 要求されるイベントターゲットの数は 100 を超えないようにすることをお勧めします。 注: 音声通話、ショートメッセージ、およびメールによる方法を構成する場合、追加する連絡先ごとにクォータが使用されます。 連絡先は重複排除されずに累積されます。 たとえば、連絡先 Alice と Tony がショートメッセージによる方法に追加され、Alice と Alan がメールによる方法に追加された場合、合計クォータは 4 になります。

ワークスペースのデフォルトのストレージパスを指定する必要があります。

• モデルのトレーニング中に生成される一時データとモデルを保存するために、ワークスペースのデフォルトのストレージパスを指定することをお勧めします。これにより、データを一元管理できます。

• Machine Learning Designer で [パイプラインストレージパス] も指定した場合、パイプラインの実行時には、指定された [パイプラインストレージパス] がワークスペースのデフォルトのストレージパスよりも優先されます。

現在のワークスペースの Data Science Workshop（DSW）インスタンスおよび DLC タスクで生成されたログを、カスタム分析のために Simple Log Service に送信できます。

このタブでは、機能の有効化と無効化、および DLC タスクのノード コンテナーへのアクセス権限を制御できます。 また、このタブには、SSH を使用して DSW インスタンスに接続するためのスイッチと、インターネット経由で DSW インスタンスにアクセスするためのスイッチも用意されています。 これにより、インスタンスへのユーザー アクセスの柔軟性とセキュリティが向上します。