Agentic PAI - AI 搭載運用インターフェース - Platform For AI

主な特徴

特徴	利点
自然言語インターフェース	日常的な言語で目標を記述するだけです。API パラメータ、インスタンスタイプ、コンソールパスを覚える必要はありません。ビジネスユーザーでも迅速に使い始めることができます。
クロスリージョン統合管理	すべてのリージョンに対する単一のサービスエントリポイント。リージョンごとにコンソールを切り替える必要はありません。
安全で制御された運用	読み取りおよび書き込み操作は区別されます。書き込み操作には明示的な確認が必要で、RAM 権限によって管理されます。
PAI とのネイティブ統合	PAI の機能と深く統合されています。操作結果はコンソールとリアルタイムで同期されます。
パーソナライズされたメモリ	デフォルトのリージョン、頻繁に使用するワークスペース、インスタンスタイプの設定を記憶します。以降の会話では、これらの設定が自動的に適用されます。
スケジュールされたタスクの自動化	検査、監視、リソースの解放などの繰り返し作業に対してスケジュールされたタスクを設定できます。システムが自動的に実行します。
IM 通知	タスク結果は Webhook を介して DingTalk または Lark グループにプッシュされます。重要な情報を見逃すことはありません。
監査可能な履歴	会話記録と操作履歴は永続的に保存され、レビュー、トラブルシューティング、チームの引き継ぎに使用できます。

主な機能

会話形式でのタスク送信

要件を自然言語で記述すると、AI エージェントがインテント認識、パラメータ補完、API 構築、タスク実行を処理します。

実行フロー：インテント認識 → パラメータ補完 (不足している情報を質問) → 確認 (書き込み操作の場合) → 送信して実行 → 結果を表示。

会話例

ユーザー： A10 GPU を搭載した DSW インスタンスを作成し、nas-workspace データセットをマウントしてください。
エージェント：いくつか詳細を確認させてください。インスタンス名は何にしますか？実行時間はどのくらいにしますか？
ユーザー： demo-dev、 24 時間です。
エージェント： DSW インスタンス「demo-dev」(A10 × 1) を作成しました。nas-workspace がマウントされました。起動中です。約 2 分で使用可能になります。

スケジュールされたタスクと IM 通知

フォームを使用してスケジュールされたタスクを設定すると、指定された間隔で読み取りまたは分析操作が自動的に実行されます。結果はタスク履歴で確認したり、Webhook を介して DingTalk または Lark グループにプッシュしたりできます。

説明

現在、読み取りおよび分析操作のみがサポートされています (ステータスのクエリ、使用状況の統計の計算、検査アラートなど)。書き込み操作 (作成、削除、変更) には確認が必要で、スケジュールに従って確実に実行できないため、まだサポートされていません。
設定後、[Run now] をクリックして、出力が期待どおりであることを確認してから、スケジュール実行を有効にしてください。

スケジュールされたタスクの設定

Scheduled Tasks ページに移動します。
右上隅の [Create scheduled task] をクリックします。
タスク名、タスク指示、トリガー頻度 (cron 式または UI 選択) 、通知チャネル、Webhook URL、タスクの説明 (自然言語) を入力します。
[Run now] をクリックしてテストおよび検証します。
検証後、スケジュール実行を有効にします。

DingTalk の Webhook を取得する：グループ設定 → ロボット → 追加 → カスタム (Webhook) → URL をコピー。

インテリジェント Q&A と診断

自然言語で質問すると、AI エージェントは PAI 製品の知識と現在のページのコンテキストを使用して、問題診断、用語の説明、選択肢の推奨などを即座に行います。

サポートされるシナリオ

シナリオ	説明
リソースランタイム診断	DSW の起動失敗、 SSH 接続の問題、トレーニングジョブキューの長時間化、 EAS サービスのデプロイ失敗など、根本原因を自動的に特定し、修正へのエントリーポイントを提供します。
コンソールエラーの説明	コンソールのポップアップエラーに対して、平易な言語での説明と解決策を提供します。
製品知識 Q&A	リアルタイムの用語説明、機能制限の問い合わせ、操作パスのガイダンス。
PPU 専用サポート	環境の検証、イメージの推奨、PPU に対応した Model Gallery からのモデルの推奨。
選択とソリューションの推奨	トレーニングまたは推論のシナリオに基づいて、モデル、インスタンスタイプ、PD 分離設定を推奨します。

ユースケース

プラットフォーム/リソース管理者

PAI クラスターリソース、ワークスペース、インフラストラクチャをグローバルに管理します。リソース使用率、クラスターの健全性、権限、クォータに焦点を当てます。

シナリオ	会話または操作の例
リソース検査	杭州リージョンのすべての DSW インスタンスを検査し、異常なものと 24 時間以上実行されているものをリストアップしてください。
クォータ監視	北京のすべてのクォータの使用済み/割り当て済み比率を表示し、使用率が 80% を超えるものを強調表示してください。
ノードステータス検査	ウランチャブリージョンのすべての Lingjun ノードを確認し、 Ready 状態でないノードをリストアップしてください。
クラスター容量計画	杭州リージョンの各リソースグループの使用可能な GPU 数と割り当て率を計算してください。
メンバーと権限の管理	ワークスペース pai-prod のすべてのメンバーをリストアップし、ロールの分布を表示してください。
スケジュールされた検査アラート	毎日午前 9 時にすべてのリージョンのインスタンスステータスとノードの健全性を検査し、 DingTalk グループにアラートを送信するスケジュールタスクを設定してください。

アルゴリズムエンジニア/モデルトレーナー

モデルの開発、トレーニング、デプロイに PAI を日常的に使用します。開発効率とトレーニングの安定性に焦点を当てます。

シナリオ	会話または操作の例
迅速な開発環境のセットアップ	PyTorch がインストールされた A10 シングル GPU 開発マシンを作成してください。
バッチトレーニング送信	dlcxxxxxx を使用して 3 つのトレーニングジョブを複製して送信し、学習率をそれぞれ lr = 0.01/0.001/0.0001 に設定してください。
トレーニングステータスのクエリ	杭州の DLC ジョブ dlc-abc123 はどこにありますか？現在の損失は何ですか？
データセット管理	アクセスできるデータセットをリストアップしてください。nas-shared を開発マシンにマウントしてください。
トレーニングログの表示	dlc-abc123 の worker-0 の最後の 100 行のログを表示してください。
トレーニング監視アラート	30 分ごとにトレーニングジョブの損失曲線を Lark グループにプッシュするスケジュールタスクを設定してください。

モデルデプロイ/推論エンジニア

EAS モデルサービスのデプロイ、運用、パフォーマンス最適化に焦点を当てます。

シナリオ	会話または操作の例
サービスのデプロイ	Model Gallery の xxx モデルを EAS サービスとしてデプロイしてください。
オートスケーリング設定	サービス service-rec-001 のスケーリングポリシーを調整してください： GPU 使用率が 70% を超えたら、最大 5 インスタンスまでスケールアウトしてください。
マルチバージョン管理	service-rec-001 の現在のバージョンをリストアップしてください。トラフィックの 80% を v2 にルーティングしてください。
サービス監視	service-rec-001 の過去 1 時間の QPS と P99 レイテンシーを確認してください。
サービスヘルスチェック	すべての EAS サービスをリストアップし、異常なステータスのものを強調表示してください。
サービスの廃止	service-rec-001 の v1 を停止してください。 v2 と v3 は維持してください。

チームマネージャー/コスト責任者

管理の観点から、リソースコスト、使用率の傾向、チームのリソース割り当てに焦点を当てます。直接的な操作は行わず、データインサイトを重視します。

シナリオ	会話または操作の例
GPU 使用率週次レポート	杭州リージョンのすべてのリソースグループの今週の平均 GPU 使用率を計算し、リソースグループ別にランク付けしてください。
チームリソース消費	ワークスペース pai-prod のすべてのメンバーの DSW インスタンス実行時間をランク付けしてください。
リソース割り当ての比較	pai-dev と pai-prod ワークスペース間のリソースクォータと実際の使用量を比較してください。
スケジュールされたコストレポート	毎週月曜日の午前 9 時に先週のリソース使用率とコストレポートを DingTalk グループにプッシュするスケジュールタスクを設定してください。

よくある質問

どの PAI モジュールがサポートされていますか？

現在、DSW、 DLC、 EAS、ワークスペース、リソース管理をサポートしています。さらに多くのモジュールが追加されています。
どのリージョンがサポートされていますか？

集中型サービスのため、アカウント内のすべてのリージョンと統合されています。リージョンごとに切り替える必要はありません。
スケジュールされたタスクはどのような操作をサポートしていますか？

読み取りおよび分析操作 (クエリ、統計、検査など) のみがサポートされています。書き込み操作には確認が必要で、スケジュールされたシナリオではまだサポートされていません。
スケジュールされたタスクはどの頻度をサポートしていますか？

cron 式をサポートしています。毎日、毎週、毎月、またはその他のスケジュールを設定できます。最高頻度は 1 時間ごとです。
Webhook はどの IM プラットフォームをサポートしていますか？

現在、DingTalk および Lark ロボットをサポートしています。
会話記録は保存されますか？

はい。すべての会話履歴は、操作のレビューとチームの引き継ぎのために取得できます。
ChatGPT のような一般的な AI とどう違いますか？

Agentic PAI は実際に PAI リソースを操作できます (インスタンスの作成、トレーニングジョブの送信、サービスのデプロイ)。単にドキュメントやコードスニペットを提供するだけではありません。
セキュリティはどのように確保されていますか？

書き込み操作には明示的な確認が必要です。すべての操作は、Alibaba Cloud 上の RAM 権限によって管理されます。 AI エージェントは、アカウントに許可されている操作のみを実行できます。

料金とサポート

現在パブリックプレビュー中です。 PAI チームがトークン使用コストを負担するため、お客様の支払いは不要です。

商用化後は、PAI 課金システムに含まれる予定です。料金はトークン使用量または月額サブスクリプションに基づく見込みです。最終的な料金については、公式発表をご確認ください。