Deep Learning Containers (DLC) でトレーニングジョブを送信する場合、コードまたはマウントによってObject Storage Service (OSS) 、File Storage NAS (NAS) 、Cloud Parallel File Storage (CPFS) 、またはMaxComputeストレージを使用できます。 これにより、トレーニング中にストレージから直接データを読み書きできます。 このトピックでは、DLCジョブのOSS、NAS、CPFS、またはMaxComputeストレージを設定する方法について説明します。
前提条件
PAI-DLCが有効になり、ワークスペースが作成されます。 詳細については、「PAIの有効化とデフォルトワークスペースの作成」をご参照ください。
(オプション) OSSの場合:
OSSが有効化され、関連する権限がPAIに付与されます。 詳細については、「OSSコンソールを使用して開始する」および「サービスにリンクされたロールへの権限の付与」をご参照ください。
OSSバケットが作成されます。 詳細については、「OSSコンソールを使用して開始する」をご参照ください。
(オプション) NASの場合: 汎用NASファイルシステムが作成されます。 詳細については、「ファイルシステムの作成」をご参照ください。
(オプション) MaxComputeストレージの場合: MaxComputeが有効化され、プロジェクトが作成されます。 詳細については、「MaxComputeとDataWorksの有効化」および「MaxComputeプロジェクトの作成」をご参照ください。
OSSの使用
マウントによるOSSの設定
ジョブの作成時にOSSデータセットをマウントできます。 次の表に、サポートされるマウントタイプを示します。 詳細については、「トレーニングジョブの送信」をご参照ください。
取り付けタイプ | 説明 |
データセット | カスタムデータセットまたはパブリックデータセットをマウントします。 パブリックデータセットは読み取り専用のマウントのみをサポートします。 OSSタイプのデータセットを選択し、マウントパスを設定します。 DLCジョブ中、システムはこのパスに基づいてOSSデータにアクセスできます。 |
直接マウント | OSSバケットにパスをマウントします。 |
DLCは
JindoFuseを使用してOSSをマウントします。 デフォルトのDLC設定には制限があり (詳細については、「JindoFuse」をご参照ください) 、すべてのシナリオに適しているとは限りません。次の手順を実行して、変数を調整してニーズを満たします。 詳細については、「JindoFuse」をご参照ください。
マウントなしでOSSを設定
DLCジョブは、OSS Pytorch ConnectorまたはOSS SDKを使用してOSSデータを読み書きできます。 ジョブの作成時にコードビルドを設定できます。コードサンプルについては、「AI/ML用OSSコネクタ」または「OSS SDK」をご参照ください。
NASまたはCPFSの使用
ジョブの作成時にNASまたはCPFSデータセットをマウントできます。 詳細については、「NASの使用」をご参照ください。
MaxComputeストレージの使用
ジョブの作成時にMaxComputeを使用するようにコードビルドを設定できます。 コードサンプルについては、「MaxComputeの使用」をご参照ください。