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    DataWorks:PAI DLC ノード

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    DataWorks:PAI DLC ノード

    最終更新日:Jan 14, 2026

    Platform for AI (PAI) の Deep Learning Containers (DLC) を使用した分散トレーニングは、柔軟で信頼性が高く、パフォーマンスに優れた機械学習トレーニング環境を提供します。DataWorks は PAI DLC ノードを提供しており、これを使用して DLC ジョブをロードし、スケジュール依存関係を設定して、ジョブをスケジュールどおりに実行できます。

    前提条件

    • DataWorks に、PAI にアクセスするために必要な権限が付与されていること。

      権限付与ページにアクセスして、ワンクリックで権限を付与できます。アクセスポリシーの詳細については、「AliyunServiceRoleForDataWorksEngine」をご参照ください。Alibaba Cloud アカウントまたは AliyunDataWorksFullAccess ポリシーを持つ Resource Access Management (RAM) ユーザーのみが、ワンクリック権限付与を実行できます。

    • プロジェクトフォルダが作成されていること。詳細については、「プロジェクトフォルダ」をご参照ください。

    • PAI DLC ノードが作成されていること。詳細については、「スケジュールワークフローのノード作成」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、タスクを開発します。

      タスクコードの開発

      DLC ジョブコードは、次のいずれかの方法で作成できます。

      既存の DLC ジョブに基づくタスクコードの作成

      PAI で DLC ジョブを名前で検索してロードします。ジョブをロードすると、DLC ノードエディターは PAI でのジョブの構成に基づいてノードコードを生成します。その後、コードを編集できます。

      image

      説明

      DLC タスクコードの直接作成

      DataWorks の PAI DLC ノードエディターで、タスクコードを直接作成できます。

      ノードエディターでタスクコードを開発し、${variable_name} 形式を使用して変数を定義できます。その後、ページ右側の プロパティ の下にある スケジュールパラメーター セクションで、変数に値を割り当てることができます。これにより、スケジュールシナリオでコードにパラメーターを動的に渡すことができます。スケジュールパラメーターの詳細については、「スケジュールパラメーターのソースと式」をご参照ください。次のコードは一例です。

      dlc submit pytorchjob \    # DLC を使用して PyTorch ジョブを送信します。
    --name=test \    # DLC ジョブの名前。変数名または DataWorks ノード名を使用します。
    --command='echo '\''hi'\''' \    # ジョブで実行されるコマンド。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。有効な値： 1～9。値 1 は最も低い優先度を示し、値 9 は最も高い優先度を示します。
    --workers=1 \    # タスクノードの数。値が 1 より大きい場合、ジョブは分散タスクとなり、複数のノードで同時に実行できます。
    --worker_image=<image> \   # ワーカーが実行するイメージのパス。
    --image_repo_username=<username> \   # プライベートイメージの権限を付与します。
    --image_repo_password=<password> \   # プライベートイメージの権限を付与します。
    --data_source_uris=oss://oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/::/mnt/data/:{mountType:jindo} \   # Object Storage Service (OSS) データソースをコンテナー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   # ノード構成。使用するコンピュートノードの仕様です。

    2. タスクコードを開発した後、ノードを設定して実行します。

      1. 実行設定 セクションで、リソースグループ を設定します。

        データソースに接続できるスケジュールリソースグループを選択します。詳細については、「ネットワーク接続ソリューション」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. ノードタスクをスケジュールどおりに実行するには、そのスケジュールプロパティを設定します。詳細については、「ノードのスケジュールプロパティの設定」をご参照ください。

    4. ノードを設定した後、公開する必要があります。詳細については、「ノードまたはワークフローの公開」をご参照ください。

    5. ノードが公開されると、オペレーションセンターで定期タスクの実行ステータスを確認できます。詳細については、「オペレーションセンターの概要」をご参照ください。