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    Platform For AI:ワークスペースの管理

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    Platform For AI:ワークスペースの管理

    最終更新日:Jul 22, 2024

    Platform for AI (PAI) でワークスペースを作成した後、[ワークスペースの詳細] ページで、コンピューティングリソース、メンバー、ストレージ設定などのワークスペース構成を表示および変更できます。

    制限事項

    ワークスペースの設定を変更できるのは、ワークスペースの管理者または所有者だけです。

    ワークスペースの詳細を表示する

    1. PAIコンソールにログインします。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[ワークスペース] をクリックします。 [ワークスペース] ページで、表示するワークスペースの名前をクリックします。

    3. ワークスペースの詳細ページの右側には、ワークスペース名、ワークスペースID、関連するコンピューティングリソースなど、ワークスペースに関する情報を表示できます。

      image

    ワークスペースの説明を変更する

    1. では、詳細[ワークスペースの詳細] ページの右側にあるセクションで、変更.

    2. では、ワークスペースの基本設定パネルを変更します。説明フィールドをクリックし、OKをクリックします。

      修改工作空间描述

    ワークスペースのコンピューティングリソースの管理

    説明

    ワークスペースに関連付けられているコンピューティングリソースがない場合、Machine Learning Designerでモデルをトレーニングするとき、またはトレーニングジョブを送信するときにエラーが発生する可能性があります。

    コンピューティングリソースの表示

    1. [ワークスペースの詳細] ページの右側にある [コンピューティングリソース] セクションで、[リソース] をクリックします。

      image

    2. [ワークスペースリソース設定] パネルでは、[MaxComputeリソース] 、[General Computingリソース] 、[Fully Managed Flinkリソース] などの関連リソースを表示できます。 クォータ名や課金方法など、関連するリソースに関する情報も表示できます。 image.png

    コンピューティングリソースの関連付け

    [ワークスペースリソース設定] パネルで、現在のAlibaba Cloudアカウントのコンピューティングリソースをワークスペースに関連付けることができます。 次の図は、MaxComputeリソースを関連付ける方法を示しています。

    重要

    コンピューティングリソースの関連付けを解除するには、アカウントマネージャーに連絡してください。

    MaxComputeリソースを関連付けると、従量課金制のGPUアクセラレーションコンピューティングが自動的に有効になります。 ビジネス要件に基づいて設定を変更できます。 image.png

    GPUリソースの追加

    GPUリソースを使用して、Machine Learning Designerでオーディオ、ビジュアル、およびテキスト知覚トレーニング用のモデルを構築できます。

    1. [ワークスペースリソース設定] パネルで、[MaxComputeリソース] タブをクリックします。

    2. GPUリソースを追加するリソース項目を見つけて、[操作] 列の [変更] をクリックします。

    3. [リソース設定] ダイアログボックスで、[GPU] ドロップダウンリストから [従量課金] を選択し、[OK] をクリックします。

    ワークスペースのデフォルトのストレージパスを設定する

    1. では、ストレージ設定[ワークスペースの詳細] ページの右側にあるセクションで、設定.

      image

    2. では、ストレージ設定パネルでObject Storage Service (OSS) パスを指定します。ワークスペースのデフォルトストレージフィールドをクリックし、OK.

      重要

      ワークスペースでAlgorithm Developerロールが割り当てられているメンバーには、指定されたOSSパスに対する読み取りおよび書き込み権限が必要です。

      存储路径

      説明

      指定されたOSSパスは、Machine Learning Designerのパイプラインで使用できます。 Machine Learning Designerでパイプラインを作成するときに別のストレージパスを指定した場合、Workspace Default storageフィールドで指定されたOSSパスは無効になります。

    ワークスペースのメンバーを管理する

    [ワークスペースの詳細] ページの右側にある [メンバー] セクションで、ワークスペースのメンバーとその役割を表示できます。 [管理] をクリックして、メンバーを追加または削除したり、メンバーの役割を変更したりします。 詳細については、「ワークスペースのメンバーの管理」をご参照ください。 image

    ワークスペースのSLSの設定

    現在のワークスペースにあるData Science Workshop (DSW) インスタンスおよびDeep Learning Containers (DLC) ジョブ用に生成されたログを、カスタム分析のためにSimple Log Service (SLS) に送信できます。 SLSを設定するには、次の手順を実行します。

    1. ワークスペースの詳細ページの右側にあるLog Serviceセクションで、[設定] をクリックします。

      image

    2. [SLSログ] パネルで、次のパラメーターを設定し、[OK] をクリックします。

      パラメーター

      説明

      SLSProject

      SLSプロジェクト。 SLSプロジェクトは、リソースの分離と管理に使用されます。 ドロップダウンリストにプロジェクトがない場合は、[SLSプロジェクトの作成] をクリックしてプロジェクトを作成します。 詳細については、「プロジェクトの管理」をご参照ください。

      LogStore

      SLS Logstore。 ログストアは、ログの収集、保存、およびクエリに使用されます。 ドロップダウンリストで使用可能なLogstoreがない場合は、[Logstoreの作成] をクリックしてLogstoreを作成します。 詳細については、「Logstoreの管理」をご参照ください。

      SLSストレージが必要なモジュール

      有効なオプション: 分散トレーニング (DLC) とインタラクティブモデリング (DSW) 。 両方のオプションを選択できます。

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    参照

    • Machine Learning Designerは、クラウドネイティブのPAIFlowエンジンを使用してエンドツーエンドの機械学習開発を容易にする、機械学習モデリング用のビジュアルツールです。 詳細については、「機械学習デザイナーの概要」をご参照ください。

    • 通知ルールを作成して、Machine Learning DesignerまたはDLCジョブのパイプライン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。 詳細については、「通知ルールの作成」をご参照ください。