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Platform For AI:DSW インスタンスの作成

最終更新日:Sep 19, 2026

Data Science Workshop (DSW) は、AI 開発向けのクラウドベースの IDE を提供します。ノートブックまたは VS Code に慣れている開発者は、すぐにモデル開発を開始できます。このトピックでは、DSW インスタンスの作成方法と、インスタンスの起動またはリリース時に発生する一般的な問題の解決方法について説明します。

クイックスタート

  1. PAI コンソールにログインし、対象の[リージョン] を選択して、[ワークスペースの一覧] をクリックし、対象のワークスペースに移動します。

  2. ナビゲーションペインで、[DSW-ノートブック] > [インスタンスの作成] を選択します。以下の主要なパラメータを設定し、その他はデフォルトのままにします。すべてのパラメータについては、コンソールパラメータリファレンスをご参照ください。

    パラメータ

    説明

    [インスタンス名]

    例:dsw_test

    [リソースタイプ]

    [パブリックリソース] を選択します。従量課金が適用されます。

    [リソース仕様]

    ecs.gn7i-c8g1.2xlarge (1 A10 GPU、8 vCPU、30 GiB メモリ) などの仕様を選択します。

    この仕様が在庫切れの場合は、リスト内の別の仕様を試すか、別のリージョンに切り替えてください。

    [イメージの設定]

    [Alibaba Cloud イメージ] を選択し、modelscope:1.31.0-pytorch2.8.0-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04 (Python 3.11、CUDA 12.4) を検索して選択します。

    ModelScope イメージには、幅広いサードパーティライブラリがあらかじめ組み込まれており、ほとんどの AI 開発ワークフローに対応しています。

    [OK] をクリックして、インスタンスを作成します。インスタンスステータスが [実行中] に変わると、インスタンスの作成が正常に完了します。

    インスタンスの起動に失敗した場合は、「DSW インスタンスの起動」をご参照ください。
  3. DSW インスタンスリストページで、[開く] 列の [操作] をクリックして、DSW インスタンスを開き、モデル開発を開始します。

    DSW インスタンスのインターフェース、および DSW インスタンスの停止、解放、変更の方法については、「DSW インスタンスのアクセスと管理」をご参照ください。

    重要
    • パブリックリソースを使用して作成された DSW インスタンスの場合、インスタンスステータスが [実行中] に変わった瞬間から課金が開始されます。これは、Web ベースの IDE を開いていない場合やコードを実行していない場合でも同様です。

    • ブラウザを閉じたり、ログアウトしたりしても、インスタンスは停止せず、課金も停止しません。

    • 無料トライアルリソースバウチャーを使用している場合、利用枠を使い切った後、システムは自動的に従量課金に切り替わります。インスタンスは自動的に停止しません。

  4. ユースケースについては、「クイックスタート: DSW によるインタラクティブモデリング」をご参照ください。このチュートリアルでは、MNIST 手書き数字認識を実践例として使用し、DSW を迅速に理解して使い始めるのに役立ちます。

  5. インスタンスの停止:開発作業が完了し、DSW インスタンスが不要になった場合は、DSW インスタンスリストページに戻ります。

    • インスタンスを一時的に停止する場合は、[停止] をクリックします。システムディスクが拡張されている場合、インスタンスが停止した後もシステムディスクのストレージ料金は継続して発生します。

      重要

      デフォルトでは、データは無料のクラウドディスクに保存されます。インスタンスが 15 日以上停止している場合、クラウドディスクの内容はクリアされ、復元できません。システムディスクが拡張されているインスタンスは、この制限の対象外です。

    • インスタンスを完全に削除する場合は、[もっと見る] > [削除] をクリックします。これにより、すべての課金が停止します。削除されたデータは復元できないため、削除する前に重要なデータをバックアップしてください。

    重要

    DSW 従量課金の請求書は 1 時間ごとに生成され、2〜3 時間の遅延があります。インスタンスを停止または削除した後も、操作前に発生した使用量に対する請求通知が数時間届く場合があります。これは正常な課金動作であり、二重課金を示すものではありません。

代表的なユースケース構成

デフォルトの DSW インスタンス構成では、すべての AI 開発要件を満たせない場合があります。次の表に、一般的なシナリオにおける構成をまとめます:

シナリオ

課題

構成

参照

コードとデータの永続的な保存

DSW インスタンスのシステムディスクは一時領域です。インスタンスを削除した場合、または長期間停止した場合にデータがクリアされます。重要なファイルを長期保存する場合や、複数のインスタンス間でデータを共有する場合は、長期保存先が必要です。

[データセットのマウント]または [ストレージのマウント]を使用して、クラウドストレージ (Object Storage Service (OSS) など) をインスタンス内の特定ディレクトリにマウントします。

データセット、OSS、NAS、または CPFS をマウントする

パブリックインターネットのダウンロード速度の向上

DSW インスタンスは、デフォルトで共有ゲートウェイを使用するため、帯域幅が制限されます。その結果、大容量ファイルのダウンロードが遅くなる場合があります。

ネットワーク設定で Virtual Private Cloud (VPC) を設定し、[非公開ゲートウェイ]を使用します。また、VPC 用に NAT ゲートウェイと EIP (Elastic IP アドレス) を作成する必要があります。

プライベートゲートウェイによるインターネットアクセスの改善

SSH ベースのリモート開発

開発とデバッグには VS Code や PyCharm などのローカルツールを使用し、Web ベースの IDE に制限されたくない場合があります。

アクセス設定で SSH の有効化 を有効にし、[SSH 公開鍵] を入力して、パブリックネットワークアクセス を選択します。既存の NAT ゲートウェイと EIP を関連付けます。

リモート接続:Direct SSH connection

インスタンス内の Web サービスへのアクセス

インスタンス内で実行している Web アプリをインターネットに公開し、URL でアクセスまたは共有できるようにしたい場合があります。

アクセス設定で カスタムサービス を追加し、[Service Port] を設定して、[Public Access] を有効にします。また、そのポートへのトラフィックを許可するインバウンドルールをセキュリティグループに追加する必要があります。

パブリックネットワーク経由でインスタンス内のサービスにアクセスする

コンソールのパラメータリファレンス

基本情報

パラメータ

説明

[インスタンス名]

画面の案内に従って、インスタンス名を設定します。

[タグ]

インスタンスにラベルを追加し、多角的なリソースの検索、グループ化、一括操作、コスト配分に使用します。

リソース情報

パラメータ

説明

[リソースタイプ]

  • [パブリックリソース]:従量課金制です。サブスクリプション (年額 / 月額) の課金方式には変換できません。

    説明

    GPU カードの上限:パブリックリソースを使用する場合、Alibaba Cloud アカウント (メインアカウント) は、リージョンごとに GPU カードが 2 枚までに制限されます。この上限を超えるとエラーが発生する場合があります。上限を引き上げるには、チケットを送信してください。

    • [リソース仕様]:GPU、CPU、または無料トライアルの仕様から選択します。仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」をご参照ください。

    • スポット購入:プリエンプティブルインスタンスを使用して実行コストを削減できます。スポットインスタンスの在庫がありません。 が表示される場合は、別の仕様をお試しください。

      このパラメータは現在、中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (北京)、中国 (ウランチャブ)、中国 (深圳)、中国 (広州)、日本 (東京)、シンガポールの各リージョンでサポートされています。

    • [ドライバー設定]:パブリックリソースを使用する GPU インスタンスのドライバーバージョンを設定します。サポートされる主要ドライバーバージョンは GPU タイプによって異なります。

  • [リソースクォータ]:サブスクリプション (年額 / 月額) の課金方式です。

    • [リソースグループ]:汎用コンピューティングリソースまたは Lingjun コンピューティングリソースから選択します。使用可能なリソースがない場合は、関連付けられたインスタンスのクォータ をクリックして設定します。

    • [リソース仕様]:要件に応じて、GPU、CPU、メモリを設定します。

    • [優先度]:優先度は 1~9 の範囲です。値が大きいほど優先度が高くなります。

    • [遊休リソース]:タスクをアカウント配下の現在または他のクォータにあるアイドルリソース上で実行でき、リソース利用率が向上します。これらのリソースが元のクォータのタスクに必要になった場合、アイドル時のタスクは終了され、リソースは自動的に返却されます。開発中は環境とデータを定期的に保存してください。

      • Acceptable:タスクは、アカウント配下の現在または他のクォータのアイドル状態のコンピューティングリソースを使用できます。

      • Only:タスクは、アカウント配下のアイドルリソースのみを使用し、自身のクォータを消費しません。

    • [ノードスケジューリングの指定]:DSW インスタンスを作成する特定のノードを選択します。

    • [CPU アフィニティの有効化]:コンテナまたは Pod 内のプロセスを特定の CPU コアにバインドします。これにより CPU キャッシュミスとコンテキストスイッチが減り、CPU 利用率とアプリケーション性能が向上します。性能に敏感なワークロードやリアルタイムワークロードに適しています。現在、中国 (北京) と中国 (深圳) のみでサポートされています。

    • [ドライバー設定]:Lingjun コンピューティングリソースクォータを使用する GPU インスタンスのドライバーバージョンを設定します。サポートされる主要ドライバーバージョンは GPU タイプによって異なります。

環境情報

パラメータ

説明

[イメージ構成]

次のイメージタイプがサポートされています:

  • [Alibaba Cloud イメージ]:PAI は、一般的なオープンソースフレームワークと Python バージョン向けの公式イメージを提供します。たとえば、pytorch:2.4.1-gpu-py312-cu124-ubuntu22.04 は、PyTorch 2.4.1、GPU インスタンス向け、Python 3.12、CUDA 12.4 を示します。

    特定のバージョンを探すには、検索ボックスでキーワード検索します。たとえば、cu124 を検索すると、CUDA 12.4 のイメージを見つけられます。

  • [カスタムイメージ]:PAI に追加済みのカスタムイメージを使用します。イメージリポジトリがパブリックプルアクセスに設定されているか、イメージが Container Registry (ACR) に保存されている必要があります。詳細については、「カスタムイメージ」をご参照ください。

  • [イメージアドレス]:パブリックインターネット経由でアクセス可能な、カスタムまたは公式のイメージアドレスをサポートします。

    • イメージのプル速度を改善するには、「イメージアクセラレーション」をご参照ください。

    • プライベートイメージアドレスの場合は、[Enter username and password] をクリックしてリポジトリの認証情報を設定するか、リポジトリを一時的にパブリックプルアクセスに設定してください。

[システムディスク]

開発中のファイル保存に使用します。[リソースタイプ]が[パブリックリソース]の場合、または[リソースクォータ]がサブスクリプションの汎用コンピューティングリソース (CPU コアが 2 以上かつメモリが 4 GiB 以上、または GPU 付き) を使用する場合、各インスタンスにはシステムディスクとして無料の 100 GiB クラウドディスクが含まれます。ディスクは拡張できます。料金についてはコンソールをご参照ください。

警告
  • 無料のクラウドディスクのみを使用している場合、インスタンスを 15 日を超えて停止すると、ディスクの内容がクリアされます。

  • ディスクを拡張すると、クラウドディスク全体 (無料分 + 有料分) は、15 日以上停止した場合にクリアされるというルールの対象外になります。ただし、拡張した部分はインスタンスを削除するまで継続的に課金されます。

  • ディスクの拡張は元に戻せません。必要な分だけ拡張してください。

  • インスタンスを削除すると、クラウドディスクはリリースされます。削除する前に重要なデータをバックアップしてください。

永続的なストレージが必要な場合は、[データセットのマウント]またはストレージのマウント を設定します。

[データセットのマウント]

読み取り用のデータセットの保存、または開発中に生成されたファイルの永続化に使用します。次のデータセットタイプがサポートされています:

  • [カスタムデータセット]:カスタムデータセットを作成して、トレーニングデータファイルを保存します。読み取り専用アクセスとバージョン選択をサポートします。

  • [パブリックデータセット]:PAI は事前設定されたパブリックデータセットを提供します。読み取り専用のマウントモードのみサポートされます。

[マウントパス]:DSW でデータセットをマウントするパスです (例:/mnt/data)。コード内でこのパスにアクセスして、データセットファイルを取得します。

説明
  • 複数のデータセットで同じマウントパスは使用できません。

  • CPFS データセットを設定する場合は、ネットワーク設定が必要です。また、選択した VPC は CPFS の VPC と一致している必要があります。一致しない場合、DSW インスタンスの作成に失敗する可能性があります。

  • 専用リソースグループを選択した場合、最初のデータセットは NAS データセットである必要があります。指定したパスと、デフォルトの DSW 作業ディレクトリ/mnt/workspace/の両方にマウントされます。

マウントの詳細については、「データセット、OSS、NAS、または CPFS のマウント」をご参照ください。

ストレージのマウント

データセットを読み取ったり、開発中に生成されたファイルを永続化したりするために、ストレージをマウントします。

マウントの詳細については、「データセット、OSS、NAS、または CPFS のマウント」をご参照ください。

インスタンス内での Docker の有効化

有効にすると、現在のインスタンス内に複数の分離されたサブコンテナを作成できます。複数ユーザーによる DSW インスタンス共有に適しています。詳細については、「DockerBoard を使用したサブコンテナの管理」をご参照ください。

[作業ディレクトリ]

パブリックリソースを選択した場合に使用できます。作業ディレクトリは、ノートブックと Web ベースの IDE の起動パスであり、デフォルトは/mnt/workspaceです。

追加の構成

パラメータ

説明

[カスタム起動スクリプト]

インスタンス起動時にカスタムスクリプトを実行し、環境の設定や初期化タスクを実行します。スクリプトは、イメージとリソースの準備完了後、JupyterLab や Code Server などの開発アプリケーションが起動する前に実行されます。

説明
  • 3 分間のタイムアウト:カスタムスクリプトによりインスタンスの起動時間が長くなります。タイムアウトは 3 分です。イメージのダウンロードなど、長時間実行されるタスクには使用しないでください。

  • スクリプト実行ログ:インスタンス起動後に、/var/log/user-command/ 配下でスクリプトログを確認できます。

[環境変数]

メインコンテナの起動、システムプロセス、およびユーザープロセスに適用されます。必要に応じて、カスタム環境変数を追加するか、システムのデフォルトを上書きできます。

注:次の環境変数は変更しないでください:

# 変更は反映されません
USER_NAME # これはサービス内のロジックによって上書きされます

# システム変数であり、変更すると正常な動作に影響する可能性があるため、変更しないでください
JUPYTER_NAME: デフォルトではインスタンス情報から構成される値が設定されます。JupyterLab の URL アクセスパスを変更するために使用できます。
JUPYTER_COMMAND: Jupyter を起動するコマンドです。デフォルトでは、JupyterLab を起動するために "lab" が設定されています。
JUPYTER_SERVER_ADDR: JupyterLab サービスのリッスンアドレスです。デフォルト値は 0.0.0.0 です。
JUPYTER_SERVER_PORT: JupyterLab サービスのリッスンポートです。デフォルト値は 8088 です。
JUPYTER_SERVER_AUTH: JupyterLab のアクセスパスワードです。デフォルト値は空です。
JUPYTER_SERVER_ROOT: Jupyter の作業ディレクトリです。WORKSPACE_DIR より優先度が低くなります。
CODE_SERVER_ADDR: code-server サービスのリッスンアドレスです。デフォルト値は 0.0.0.0 です。
CODE_SERVER_PORT: code-server サービスのリッスンポートです。デフォルト値は 8082 です。
CODE_SERVER_AUTH: code-server のアクセスパスワードです。デフォルト値は空です。
WORKSPACE_DIR: この環境変数は、インスタンス作成時に設定したワークスペースディレクトリ パラメータに基づいて設定されます。Jupyter と code-server の起動ディレクトリを変更できます。指定したパスが存在しない場合、エラーが発生する可能性があります。

[詳細設定]

高度な構成では、特定のワークロードに必要なカーネルパラメータを調整できます。現在は Lingjun リソースグループインスタンスでのみサポートされています。パラメータの詳細については、次の表をご参照ください。

高度な構成パラメータ

説明

値の例

VmMaxMapCount

プロセスが保持できるメモリマップ領域の最大数を指定します。デフォルト値:65530。65530 未満の値は無効です。過度に大きい値はメモリを無駄にする可能性があります。

1024000

EnableNvidiaIBGDA

GPU ドライバーのロード時に IBGDA を有効にします。DeepEP に必要です。

true

EnableNvidiaGDRCopy

GDRCopy カーネルモジュール (バージョン 2.4.4) をインストールします。DeepEP に必要です。

true

VpmuFeature

asys の CPU ホットスポット分析機能を有効にします。有効な値:0、1、2。デフォルト:0 (無効)、1 (部分)、2 (完全)。VPMU を有効にするとパフォーマンスに影響を与える可能性があります。必要な場合のみ有効にしてください。

2

EnableVcpuTier

RunD の CPU ピン留め最適化を有効にします。デフォルト:false。これにより、カーネルが RunD vCPU を利用可能な CPU コアへ迅速にスケジューリングできるようになりますが、スケジューリング競合や HyperThread の干渉が発生する可能性があります。さらに、次の条件を満たす必要があります:

  1. インスタンスがフルカードインスタンスであること (ノード上に他のインスタンスまたはタスクが存在しない)。

  2. CPU 数 >= 4 × GPU 数。

  3. CPU 数が偶数であること。

true

VcpuTierHighCPU

EnableVcpuTier を有効にした後に HighCPU を手動で指定します。指定しない場合、ワーカーあたりの GPU 数 (例:8 または 16) がデフォルト値になります。値は [GPU 数, CPU 数 / 2) の範囲内にする必要があります。

4

ネットワーク情報

パラメータ

説明

[VPC の設定]

[リソースタイプ]が[パブリックリソース]の場合にのみ使用できます。

VPC 内で DSW インスタンスを使用するには、DSW インスタンスと同じリージョンに VPC を作成し、このパラメータを設定する必要があります。また、[vSwitch]と[セキュリティグループ]を設定する必要があります。シナリオ別の設定方針については、「ネットワーク構成」をご参照ください。

[vSwitch]

VPC を設定した場合に使用できます。vSwitch は VPC 内のサブネットです。DSW インスタンスと他のクラウドリソースは vSwitch を介して接続します。

[セキュリティグループ]

VPC を設定する場合に必要です。セキュリティグループは DSW インスタンスの仮想ファイアウォールとして機能し、すべてのインバウンド / アウトバウンドのネットワークトラフィックを制御します。

[インターネットゲートウェイ]

次の設定方法がサポートされています:

  • [パブリックゲートウェイ]:パブリックゲートウェイには帯域幅の制限があり、高い同時実行数や大容量ファイルのダウンロード時に要件を満たせない場合があります。

  • [専用ゲートウェイ]:パブリックゲートウェイの帯域幅制限を回避するには、DSW の VPC にパブリック NAT ゲートウェイを作成し、EIP を関連付けて、SNAT エントリを設定します。詳細については、「プライベートゲートウェイによるインターネットアクセスの改善」をご参照ください。

次のパラメーターは、マウント設定 で CPFS データセットを使用する場合にのみ利用可能です:

  • [Enable all options]:デフォルトでは無効です。無効の場合、システムは CPFS データセットと互換性のない VPC を無効にします。

説明

マウント構成で CPFS データセットを選択した場合は、VPC の設定が必要です。また、VPC は CPFS の VPC と一致している必要があります。

[CIDR ブロックの拡張]

[vSwitch] の設定後に使用できます。拡張CIDRブロックを使用すると、ワークロードの拡大により使用可能な IP アドレスが不足する場合や、初期のネットワーク設計で十分なアドレスを割り当てていない場合に、VPC のアドレス空間を拡張できます。詳細については、「セカンダリCIDRブロック」をご参照ください。

アクセス構成

パラメータ

説明

SSH の有効化

インスタンスへの SSH リモートアクセスを有効にします。VPC 選択後に使用できます。有効にすると、SSH という名前の[カスタムサービス]が表示されます。カスタムイメージを使用する場合は、sshd がインストールされていることを確認してください。

[SSH 公開鍵]

SSH 設定 トグルを有効にした後に使用できます。

説明

VPC 経由とパブリックインターネット経由の両方のログインをサポートするには、複数のクライアントの公開キーを追加します。キーは 1 行につき 1 つ追加してください (各キーの間で Enter を押します)。最大 10 個の公開キーをサポートします。

[サービスアクセスとポート設定]

SSH によるリモートアクセス、またはパブリックネットワーク経由でインスタンス内のサービスにアクセスする場合に設定します。

  • [リッスンポート]:DSW インスタンス内で実行されるサービスがリッスンするポートです。

  • [サービスアクセス方式]:

    • VPC 内アクセス:デフォルトでサポートされています。VPC 内の他のエンドポイント (ECS など) から、DSW インスタンス内のサービスにアクセスします。

    • パブリックネットワークアクセス:パブリックインターネットからのアクセスを追加する場合に選択します。併せて[NAT Gateway]と[Elastic IP Address]を設定する必要があります。

  • [パブリックネットワークアクセスポート]:パブリックインターネットアクセス向けに公開するポートです。

[VPC エンドポイントの作成]

プライベートゾーン (権威 DNS の内部ドメイン名) を作成することで、インスタンス IP の変化を追跡することなく、固定ドメイン名を使用して VPC 内からインスタンスの SSH サービスやその他のカスタムサービスにアクセスできます。注:プライベートゾーンの作成には料金が発生します。料金については、「Alibaba Cloud DNS の料金」をご参照ください。

[インスタンスへのパブリックアクセス]

NLB:

  • [NLB インスタンスのリソースグループ]:NLB インスタンスが存在するリソースグループを選択します。

  • [NLB インスタンス]:DSW インスタンスと同じ VPC 内の NLB インスタンスを選択します。

DNAT + EIP:

  • [NAT Gateway]:パブリックインターネットからのリクエスト (EIP:port) を、プライベートな DSW インスタンス (private IP:port) にマッピングします。

  • [Elastic IP Address]:インターネット経由でインスタンス内のサービスにアクセスするためのパブリック IP アドレスを提供します。

ロールと権限

パラメータ

説明

[公開範囲]

インスタンスの所有者のみ閲覧可能 または ワークスペース内で公開 を選択します。

[インスタンス所有者]

ワークスペース管理者のみがインスタンス所有者を変更できます。

詳細設定を表示

パラメータ

説明

[RAM ロール]

インスタンス内から他のクラウドリソースにアクセスするために、DSW インスタンスに RAM ロールを関連付けます。この方法では、Security Token Service (STS) の一時的な認証情報を使用するため、長期的な AccessKey を設定する必要がなくなり、認証情報の漏洩のリスクを低減できます。

インスタンス RAM ロールは次のように設定できます:

  • PAI デフォルトロール:PAI の内部プロダクト、MaxCompute、および OSS へのアクセス権限を付与します。このロールで発行される一時的な認証情報は、PAI プロダクトと MaxCompute テーブルにアクセスする場合は DSW インスタンス所有者と同等の権限を付与し、OSS にアクセスする場合は現在のワークスペースに設定されているデフォルトのストレージバケットへのアクセスのみを許可します。

  • カスタムロール:きめ細かな権限管理や、カスタマイズされた権限管理が必要な場合に、カスタムロールを設定します。

  • ロールを関連付けない:AccessKey を使用して他のクラウドプロダクトに直接アクセスする場合は、ロールを関連付けないことを選択できます。

インスタンス RAM ロールの設定の詳細については、「DSW インスタンスの RAM ロールを設定する」をご参照ください。

よくある質問

DSW インスタンスの起動

Q:DSW インスタンスの起動失敗

トラブルシューティング:インスタンス名をクリックし、イベント タブでエラーメッセージを確認します。

一般的なエラーと解決策:

  • Your requested resource type [ecs.**] is not enough currently, please try other regions or other resource types

    • 原因:選択したリソースタイプがこのリージョンで在庫切れです。

    • 解決策:後でもう一度試すか、別のリソースタイプまたはリージョンに切り替えてください。

  • Your resource usage has exceeded the default limitation. Please contact us via ticket system to raise the limitation.

    • 原因:各 Alibaba Cloud アカウント (プライマリアカウント) は、一度にリージョンごとに最大 2 つの GPU インスタンスしか作成できません。2 つ以上の GPU を持つリソースタイプを選択すると失敗します。

    • 解決策:クォータを引き上げるには、チケットを送信してください。

  • the available zone with vSwitch is out of stock

    • 原因:VPC vSwitch が設定されている場合、リソース検索はその vSwitch のアベイラビリティゾーンに限定されるため、リソース不足が発生する可能性があります。

    • 解決策:

      1. vSwitch と DSW インスタンスを別のアベイラビリティゾーンに作成します。

      2. 別の DSW インスタンスタイプを試します。

  • Sales of this resource are temporarily suspended in the specified zone. We recommend that you use the multi-zone creation function to avoid the risk of insufficient resource.

    指定されたアベイラビリティゾーンでのリソース販売は一時停止されています。以下を試してください:

    • 別のリージョンに切り替えます。

    • 別のリソースタイプを選択します。

    • オフピーク時にインスタンスの起動を試みます。

  • CommodityInstanceNotAvailableError: Commodity instance has been released due to prolonged arrears at past. Please create a new instance for use

    • 原因:長期間のアカウントの未払い金により、システムがインスタンスをリリースしました。

    • 解決策:新しいインスタンスを作成してください。

  • The charge of current ECI instance has been stopped, but the related resources are still being cleaned.

    • 原因:無料枠のリソースは共有されています。ピーク時には、DSW インスタンスの起動に 30 分以上かかることがあります。システムが 1 時間以内にリソースを取得できない場合、選択したタイプは現在のリージョンで利用できないと報告されます。

    • 解決策:以下を試してください:

      • 別のリージョンに切り替えます。

      • リソースタイプを変更します (保留中のインスタンスはタイプ変更をサポートしていません。まずインスタンスを手動で停止してから切り替えてください)。

      • 営業時間外などのオフピーク時にインスタンスを使用します。

      • 上記で解決しない場合は、アカウントマネージャーにお問い合わせください。

  • The cluster resources are fully utilized. Please try later or other regions.

    • 原因:クラスター内のすべての計算リソースが使用中です。

    • 解決策:以下を試してください:

      • 別のリージョンに切り替えます。

      • リソースタイプを変更します (保留中のインスタンスはタイプ変更をサポートしていません。まずインスタンスを手動で停止してから切り替えてください)。

      • 営業時間外などのオフピーク時にインスタンスを使用します。

      • 上記で解決しない場合は、アカウントマネージャーにお問い合わせください。

  • Create ECI failed because the specified instance is out of stock. It is recommended to use the multi-zone creation function to avoid the risk of stockout.

    • 原因:指定されたリソースタイプは在庫切れです。

    • 解決策:以下を試してください:

      • 別のリージョンに切り替えます。

      • リソースタイプを変更します (保留中のインスタンスはタイプ変更をサポートしていません。まずインスタンスを手動で停止してから切り替えてください)。

      • 営業時間外などのオフピーク時にインスタンスを使用します。

      • 上記で解決しない場合は、アカウントマネージャーにお問い合わせください。

  • back-off 10s restarting failed container=dsw-notebook pod

    • 原因:システムディスクがいっぱいで、拡張する必要があります。

      システムディスクの使用状況を確認するには:DSW インスタンスリストでインスタンス名をクリックし、詳細ページに移動して、[環境情報] セクションの [システムディスク] の状態を確認します。

    • 解決策:インスタンスリストで、設定の変更 をクリックしてシステムディスクを拡張します。

      重要

      システムディスクを拡張した後、インスタンスが実行中であるかどうかにかかわらず、課金は継続されます。DSW 関連のすべての料金を停止するには、インスタンスを削除してください。削除する前にデータをバックアップしてください。

  • Pod was active on the node longer than the specified deadline

    • 原因:このエラーは通常、基盤となる ACK レイヤーによって発生します。一般的な原因には、コンテナ内のパラメーターの不適切な設定や、システムディスクの空き領域の不足などがあります。

    • 解決策:以下のトラブルシューティング手順に従ってください:

      1. カスタムイメージに異常な設定が含まれていないか確認します。

      2. find / -type f -print0 | xargs -0 du -h | sort -rh | head -n 10 を実行して、システムディスク上の最大のファイルを特定し、それらが想定されるビジネスファイルであるか確認します。

      3. CPFS と DSW インスタンス間のネットワーク接続を確認し、VPC 設定が一致していることを確認します。

  • found multiple security groups with the same name

    • 原因:これは通常、バックエンドの異常によって引き起こされます。

    • 解決策:インスタンスを再起動してみてください。エラーが続く場合は、エラーメッセージからリクエスト ID を記録し、調査のためにチケットを送信してください。

  • Instance fails to start due to CPU resource fragmentation on the node

    解決策:タスクの起動順序を調整します。まずリソースを占有している一部の DSW インスタンスを停止し、ターゲットインスタンスを起動します。起動が成功したら、他のタスクを再起動します。

  • Q:カスタムイメージに IDE がインストールされていませんが、Web ベースの IDE を使用できますか?

    はい。DSW Web コンソールに組み込まれている VS Code やその他の IDE ツールは、プラットフォームの組み込み環境の一部であり、カスタムイメージに含まれる IDE パッケージには依存しません。

  • Startup failed: Workspace member not found

    ご利用のアカウントはターゲットワークスペースのメンバーではありません。ワークスペース管理者に連絡して、アカウントをメンバーとして追加してもらってください。

  • failed to create containerd container: failed to prepare layer from archive: failed to validate archive quota ...

    • 原因:インスタンスの作成に使用されたイメージが大きすぎて、システムディスクの容量が不足しています。

    • 解決策:DSW インスタンスリストでインスタンス名をクリックし、詳細ページに移動して、[環境情報] セクションの [システムディスク] の状態を確認します。[拡張] をクリックしてシステムディスクを拡張します。システムディスクを拡張すると、追加のストレージ料金が発生することに注意してください。

  • Resource Error: create order error (status code 400)

    原因:このエラーは通常、次のいずれかが原因で発生します:

    1. アカウントの未払い金:アカウントに未払いの残高があり、システムが新しいリソース作成リクエストをブロックしました。アカウントに未払い金がある間は、無料枠のリソースタイプも作成できません。

    2. リスク管理:アカウントが Alibaba Cloud のセキュリティリスク管理ポリシー(例:新規登録アカウントや異常なアクティビティ)をトリガーし、リクエストが拒否されました。

    トラブルシューティング手順:

    1. 料金とコストコンソールにログインして、未払いの残高を確認します。未払い金がある場合は、支払ってから再試行してください。

    2. アカウントに未払い金がない場合は、リスク管理が原因である可能性があります。エラーメッセージのリクエスト ID を添えてチケットを送信してください。テクニカルサポートが調査と制限解除を支援します。

その他の起動失敗の原因:

  • アカウントの未払い金

    アカウントに未払い金がある場合、DSW インスタンスの作成は失敗します。バウチャーは未払い金を相殺できません。料金とコストコンソールにログインして、アカウントの残高を確認してください。

DSW インスタンスの停止と解放

Q:DSW インスタンスをリリースするにはどうすればよいですか?

DSW インスタンスリストで、右側の操作列にある [停止] または [削除] アクションを使用します。

重要:システムディスクを拡張した場合、インスタンスが停止していてもストレージ料金が発生し続けます。DSW 関連のすべての課金を停止するには、インスタンスを削除してください。
Q:DSW インスタンスが見つかりません。どうすればよいですか?

別のリージョンまたはワークスペースに切り替えてみてください。

Q:無料トライアルのクレジットパッケージをリリースするにはどうすればよいですか?

無料トライアルのクレジットパッケージは、リリースまたは停止する必要はありません。

Q:DSW のすべての課金を停止するにはどうすればよいですか?「停止」と「削除」の違いは何ですか?
  • 停止:計算リソース (CPU/GPU) を解放し、計算料金を一時停止します。注:拡張されたシステムディスクは引き続き料金が発生します。

  • 削除:インスタンスとシステムディスクを含むすべてのリソースを完全に削除します。関連するすべての課金が完全に停止します。

選択の基準:

  • 停止:一時的に作業を終えましたが、将来の再起動のためにデータと環境を保持したい場合。

  • 削除:インスタンスが不要になり、すべての課金を停止したい場合。続行する前にデータをバックアップしてください。

Q:DSW インスタンスが長時間「停止中」または「削除中」の状態になっています。何が起こっていますか?

DSW インスタンスを停止すると、システムは現在のコンテナの読み書き層を保存してイメージキャッシュを自動的に構築し、次回の起動を高速化します。これはシステム障害ではなく、予期された動作です。コンテナ層に大量のデータが書き込まれた場合、キャッシュの構築には数分から数時間かかることがあります。

重要

共有リソースグループで作成された DSW インスタンスは、「停止中」、「保存中」、または「削除中」の状態では計算料金は発生しません。

インスタンスの停止に時間がかかる一般的な原因は次のとおりです:

  • 大きなコンテナの読み書き層:これが最も一般的な原因です。多くのパッケージをインストールしたり、モデルファイルをダウンロードしたり、データセットをシステムディスクに保存したりすると、層のサイズが大きくなり、停止時間が長くなります。

  • インスタンス内のプロセスが正常に終了しませんでした。

  • メモリ使用率が高いため、インスタンスがシャットダウンコマンドに応答できません。

停止を高速化するためのヒント:

  • 停止する前に、[イメージの保存] 機能を使用して、保存する必要のない大きなファイルやディレクトリ (モデルファイルやデータセットなど) の除外パスを設定します。これにより、停止時間を大幅に短縮できます。詳細については、DSW インスタンスイメージの保存に関するトピックをご参照ください。

  • 大きなデータは、システムディスクではなく、マウントされた OSS または NAS パスに保存します。これにより、コンテナの読み書き層のサイズが根本的に削減されます。

  • インスタンスが不要で、データの保持を気にしない場合は、[削除] してリソースをすぐに解放します。

停止に時間がかかりすぎる場合は、しばらくお待ちください。2 時間経っても完了しない場合は、テクニカルサポートにチケットを送信してください。

Q:DSW インスタンスを停止または削除した後、データとコードは失われますか?

データが保持されるかどうかは、操作とリソースグループのタイプによって異なります。

  • インスタンスの停止:

    データの保持はリソースグループのタイプによって異なります。

    • クラウドディスクのシステムディスクを持つインスタンス (ほとんどの従量課金タイプ、および ディスク が選択されている汎用リソースインスタンス):ディスクが拡張されておらず、インスタンスが 15 日以上停止している場合、データはクリアされ、回復できません。ディスクが拡張されているか、インスタンスが 15 日未満停止している場合、データは保持されます。

    • システムディスクとして 一時ストレージ を使用しているインスタンス:データはエフェメラルストレージに保存されます。インスタンスを停止するとデータは削除され、回復できません。

  • インスタンスの削除:

    すべてのシステムディスクデータは完全に消去され、回復できません。削除する前に、すべての重要なデータをバックアップしてください。

Q:実行中の DSW インスタンスが自動的に停止したのはなぜですか?

インスタンスには、アイドル自動シャットダウンポリシーが設定されています。このポリシーはリソースを節約するために設計されており、無料トライアルインスタンスではデフォルトで有効になっています。

  • トリガー条件:CPU と GPU の使用率が両方とも、設定されたしきい値を 3 時間連続で下回った場合。

  • 推奨事項:

    • 手動で停止:リソースを確実に節約するには、使用していないときにインスタンスを手動で停止してください。自動シャットダウンポリシーが毎回トリガーされるとは限りません。

    • ポリシーの変更:長時間実行されるタスクの場合は、このポリシーを変更または無効にしてください。手順:

      1. ワークスペースの詳細ページに移動し、ワークスペースの詳細 > スケジューリング設定 をクリックします。

      2. DSW 設定セクションを見つけます。ここで DSW シャットダウンポリシーと除外ポリシーを変更できます。たとえば、特定のインスタンスの自動シャットダウンを無効にするには、インスタンス名で除外ポリシーに追加します。

Q:すべての DSW インスタンスを停止または削除しましたが、まだ「実行中」と表示されたり、課金通知が届いたりします。なぜですか?

以下の一般的な原因を確認してください:

  • リソースパッケージとインスタンスを混同している可能性があります。表示されている「実行中」のステータスは、インスタンスではなくリソースパッケージ (例:「250 コンピューティング時間/月」) を指している場合があります。リソースパッケージは、インスタンスの状態に関係なく、有効期間中アクティブなままです。

  • 拡張されたシステムディスクがまだ課金されています。インスタンスを停止すると、計算料金のみが一時停止されます。拡張されたシステムディスクは、ストレージ料金が発生し続けます。

  • 課金が遅延しています。課金はリアルタイムではありません。午前中に発生した料金が、午後に請求書に表示されることがあります。

Q:API、Python コード、またはタスク後のトリガーを使用して DSW インスタンスを自動的に停止できますか?

以下の自動制御方法はサポートされていません:

  • DSW でトレーニングプロセスを開始したり、ECS などの外部環境から API 呼び出しでインスタンスの開始/停止を制御したりすること。

  • os.system などの Python コードを使用して、インスタンス内からシャットダウンコマンドを実行すること。

  • タスク完了後にインスタンスが自動的に停止するように設定すること。

DSW は、アイドル自動シャットダウンポリシー (最小アイドル時間:1 時間) のみをサポートしており、CPU/GPU 使用率に基づいてアイドル状態を判断します。このポリシーは 100% のトリガー信頼性を保証できません。予期しない料金を避けるために、タスクが完了したらインスタンスを手動で停止してください。