DataWorks:PAI DLC ノード

前提条件

• DataWorks に PAI へのアクセスが承認されています。

  承認ページ で数回クリックするだけで承認を完了できます。 承認に基づいて作成されるサービスロールの詳細については、「ロール 1: AliyunServiceRoleForDataworksEngine」をご参照ください。 [aliyundataworksfullaccess] ポリシーがアタッチされている Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーのみが、ワンクリック承認を実行できます。

• PAI DLC ノードが作成されます。

手順

1. PAI DLC ノードの構成タブで、次の操作を実行してタスクを開発します。

   タスクコードの開発

   ビジネス要件に基づいて、次のいずれかの方法を使用して DLC タスクコードを記述できます。

   既存の DLC タスクに基づいてタスクコードを記述する

   タスク名で PAI に作成された DLC タスクを読み込むことができます。 タスクを読み込むと、DLC ノードエディターは PAI のタスクの構成に基づいてノードコードを生成します。 その後、コードに基づいてタスク構成を変更できます。

   

   説明

   • タスクの読み込みまたは作成に必要な権限がない場合は、画面の指示に従って必要な権限を取得してください。

   • 使用可能なタスクがない場合は、PAI コンソールでタスクを作成します。 PAI で DLC タスクを作成するには、さまざまな方法が用意されています。 ビジネス要件に基づいて方法を選択できます。 詳細については、「トレーニングジョブを送信する」、「Python 用 SDK を使用してジョブを送信する」、および「CLI を使用してジョブを送信する」をご参照ください。

   DLC タスクコードを直接記述する

   DataWorks の PAI DLC ノードのコードエディターで、ビジネス要件に基づいてタスクコードを記述します。

   dlc submit xgboostjob \   # DLC タスクを送信します。
       --name=wsytest_pai04_XGBoost \   # DLC タスクの名前。 DataWorks の変数名またはノード名を使用することをお勧めします。
       --command='echo '\''${Variable}'\'';' \   # DLC タスクで実行するコマンド。
       --workspace_id=80593 \   # DLC タスクを実行するワークスペース。
       --priority=1 \   # タスクの優先度。 有効な値: 1 ～ 9。 値 1 は最低優先度を指定します。 値 9 は最高優先度を指定します。
       --workers=1 \    # タスクを実行するノードの数。 ノード数が 1 より大きい場合、タスクは分散タスクであり、複数のノードで同時に実行できます。
       --worker_image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/pai-dlc/tensorflow-training:2.3-cpu-py36-ubuntu18.04 \   # DLC タスクにランタイム環境を提供するために使用されるノードイメージ。
       --worker_spec=ecs.g6.xlarge   # 計算ノードのインスタンスタイプ。

2. PAI DLC タスクコードを記述したら、タスクを実行します。

   1. [デバッグ構成] タブで、[リソースグループ] パラメーターを構成します。

      [リソースグループ] ドロップダウンリストから、データソースに接続されている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、「ネットワーク接続ソリューション」をご参照ください。

   2. 上部のツールバーで、[実行] をクリックしてノードを実行します。

3. ノードを定期的に実行する場合は、ビジネス要件に基づいてスケジューリング情報を構成します。

4. ノードを構成したら、ノードをデプロイします。 詳細については、「ノードのデプロイ」をご参照ください。

5. ノードをデプロイしたら、オペレーションセンターでノードの実行ステータスを表示します。 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。