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DataWorks:PAI DLC ノード

最終更新日:Sep 09, 2026

Platform for AI (PAI) の Deep Learning Containers (DLC) は、分散トレーニングのための柔軟で安定した、使いやすく高性能な環境を提供します。DataWorks は PAI DLC ノードを提供します。このノードでは、DLC ジョブを直接ロードし、スケジューリング依存関係を設定して定期的に実行できます。

前提条件

  • DataWorks に PAI へのアクセス権限を付与済みであること。

    権限付与ページに移動して、ワンクリックで必要な権限を付与できます。ポリシーの詳細については、「AliyunServiceRoleForDataWorksEngine」をご参照ください。このワンクリックでの権限付与は、Alibaba Cloud アカウント、または [Aliyundataworksfullaccess] ポリシーを持つ RAM ユーザーのみが実行できます。

  • プロジェクトディレクトリを作成済みであること。詳細については、「プロジェクトディレクトリ」をご参照ください。

  • PAI DLC ノードを作成済みであること。詳細については、「ワークフローでのノードの作成」をご参照ください。

操作手順

  1. PAI DLC ノードの編集ページで、ジョブコードを開発します。

    ジョブコードの開発

    ビジネス要件に応じて、次のいずれかの方法で DLC ジョブコードを作成できます。

    既存ジョブから

    PAI 内の既存の DLC ジョブを名前で検索してロードします。ジョブがロードされると、PAI DLC ノードエディターは、ジョブの PAI 設定からノードコードを生成します。その後、このコードを編集できます。

    説明

    新規作成

    DataWorks の PAI DLC ノードエディターでジョブコードを直接作成します。

    ${variable_name} 形式を使用して変数を定義できます。次に、右側の スケジューリング設定 ペインの スケジューリングパラメーター セクションで、これらの変数に値を割り当てます。これにより、スケジュール実行のために動的なパラメータをコードに渡すことができます。スケジューリングパラメータの使用方法の詳細については、「スケジューリングパラメータのソースと式」をご参照ください。以下にコード例を示します。

    dlc submit pytorchjob \    # DLC を使用して PyTorch ジョブを送信します。
        --name=test \    # DLC ジョブ名。変数名または DataWorks ノード名を使用することを推奨します。
        --command='echo '\''hi'\''' \    # 実行するコマンド。この例では、コマンドは echo 'hi' です。
        --workspace_id=309801 \   # ジョブが実行されるワークスペース。
        --priority=1 \   # ジョブの優先度。有効値:1~9。1 が最も低い優先度で、9 が最も高い優先度です。
        --workers=1 \    # ワーカーの数。この値が 1 より大きい場合、ジョブは複数のノードで同時に実行できる分散ジョブになります。
        --worker_image=<image> \   # ワーカーのイメージパス。
        --image_repo_username=<username> \   # プライベートイメージの権限付与用のユーザー名。
        --image_repo_password=<password> \   # プライベートイメージの権限付与用のパスワード。
        --data_source_uris=oss://oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/::/mnt/data/:{mountType:jindo} \   # OSS データソースをコンテナ内の指定されたパスにマウントします。この例では、マウントタイプは jindo です。
        --worker_spec=ecs.g6.xlarge   # ノード仕様。コンピューティングノードのタイプを指定します。 
  2. PAI DLC ジョブを作成したら、ノードタスクを実行します。

    1. デバッグの構成 で、リソースグループ を選択して設定します。

      データソースとの接続テストに合格したスケジューリング用のリソースグループを選択します。詳細については、「リソースグループの作成と管理」をご参照ください。

    2. ツールバーで 実行 をクリックして、ノードタスクを実行します。

  3. ノードタスクを定期的に実行するには、ビジネス要件に基づいてスケジュール設定を構成します。詳細については、「スケジュール設定の構成」をご参照ください。

  4. ノードタスクの設定後、ノードをデプロイする必要があります。詳細については、「ノードのデプロイ」をご参照ください。

  5. タスクがデプロイされると、オペレーションセンターに移動して、スケジュール済みタスクの実行ステータスを表示できます。詳細については、「スケジュール済みタスクの表示」をご参照ください。