Function Compute:DevPod

概要と利点

統合クラウド開発環境として、DevPod は以下の主要な利点を提供します：

• すぐに使用可能：ワンクリックでクラウド IDE を起動します。ローカルでの設定は不要です。

• VS Code のような体験：使い慣れたインターフェイスとユーザーエクスペリエンスにより、学習コストを削減します。

• オンラインコラボレーション：チームメンバーが統一された環境で開発とデバッグを行えます。

• 一貫した環境：開発、テスト、本番環境の一貫性を保証します。

• 永続ストレージ：コアデータをインスタンスから独立して保存し、データの安全性と信頼性を確保します。

• イメージのビルドと再利用：開発環境を固定化し、迅速なデプロイメントと簡単な共有を実現します。

制限事項

DevPod を使用する際は、次の制限事項にご注意ください：

• ランタイムサポート：DevPod は現在、カスタムイメージランタイムのみをサポートしています。

• オペレーティングシステム：glibc 2.28 以降を搭載した AMD64 ベースの Linux システムが必要です。推奨されるベースイメージには、debian:10、ubuntu:20.04、centos:8、またはそれ以降のバージョンが含まれます。alpine イメージはサポートされていません。

• プリインストール済みのツール：curl コマンドがプリインストールされている必要があります。

• ユーザー権限：デフォルトのユーザーは root です。

• GPU 互換性：Function Compute の GPU はドライバーバージョン 570.133.20 を使用しており、これは CUDA ユーザーモードドライバーバージョン 12.8 に対応します。最適な互換性を得るために、CUDA Toolkit 11.8 以降のバージョンを使用することを推奨します。バージョンは、プラットフォームが提供する CUDA ユーザーモードドライバーのバージョンを超えてはなりません。詳細については、「GPU ドライバーバージョンが 550.54.15 から 570.133.20 にアップグレード」をご参照ください。

コンソールでの DevPod の設定

永続ストレージ

すべての DevPod インスタンスは、NAS ディレクトリを /mnt/<function_name> にマウントします。このディレクトリ内のデータは、インスタンスが破棄された後も永続化されます。これにより、DevPod は、特に AI 開発において、モデルの重みやトレーニングデータなどの重要なファイルを保存するのに最適です。/mnt パス以外のファイルはローカルストレージに保存され、インスタンスが再起動すると失われる可能性があります。

DevPod は、デフォルトで以下の環境変数を有効にします：

HF_HOME=/mnt/<function_name>/hf
MODELSCOPE_CACHE=/mnt/<function_name>/modelscope
OLLAMA_MODELS=/mnt/<function_name>/ollama

永続ストレージには以下の特徴があります：

• 作成プロセス中にイメージには含まれません。

• DevPod が削除されても内容は保持されます。

• この機能は、イメージサイズを抑制するために、大規模なモデルファイルを保存するのに適しています。

HTTP サービスのリモートデバッグ

DevPod を使用すると、ローカルで実行されている HTTP サービスをプロキシ経由で公開できます。この機能は、リモートデバッグやフロントエンドの統合テストに役立ちます。

イメージのビルドと保存

課金

DevPod は、ご利用のアカウントにデプロイされる FC 関数であり、名前にはプレフィックス _DEV_POD_ が付きます。したがって、以下の項目に対して課金されます：

• Function Compute の料金：関数の呼び出しとリソース使用量に対する料金。詳細については、「課金の概要」をご参照ください。

• NAS ファイルストレージの料金：マウントされた NAS ファイルシステムに対する料金。詳細については、「汎用型 NAS ファイルシステムの課金」をご参照ください。

さらに、イメージビルド機能は、ビルドプロセスを支援するためにアカウント内に FC 関数を作成します。対応する関数の呼び出しに対して課金されます。

DevPod と WebIDE の比較

まとめ：

• WebIDE は、関数コードを迅速に記述およびデバッグするのに適した軽量なオンラインコードエディターです。複数のランタイムをサポートし、無料のサーバーレス版を提供しており、クラウドベースの VS Code Lite に似ています。

• DevPod は、カスタムイメージランタイムに焦点を当てた強力なコンテナ化されたクラウド開発環境であり、永続ストレージ、イメージビルド、リモートデバッグなどの高度な機能を提供します。DevPod は、AI モデル開発や複雑な環境構成を必要とするシナリオに最適です。完全なクラウドコンテナ、VS Code 環境、およびイメージビルドツールを兼ね備えています。