Platform For AI:JobSpec

タイプはタスクタイプと密接に関連しています。タスクタイプごとにサポートされるワーカータイプが異なります。

• TFJob: Chief、PS、Worker、Evaluator、GraphLearn をサポートします。

• PyTorchJob: Worker および Master をサポートします。

• XGBoostJob: Worker および Master をサポートします。

• OneFlowJob: Worker および Master をサポートします。

• ElasticBatch: Worker および Master をサポートします。

• RayJob: Head、Worker、および Worker[-xxx] をサポートします。

PyTorchJob、XGBoostJob、OneFlowJob、ElasticBatch では Master はオプションです。Master が指定されていない場合、システムは最初のワーカーノードを自動的に Master として指定します。

このタイプのワーカーのランタイムイメージアドレス。PAI プラットフォームが提供するイメージを取得するには、 ListImages を呼び出します。サードパーティのパブリックイメージを指定することもできます。

非公開イメージの構成。

レプリカの数。

追加の Pod 構成。

リソースの構成。

スポットインスタンスを使用するかどうかを指定します。

スポットインスタンスの構成。

割り当て済みのスケジューリングノードの構成。

Auto Scaling の構成。

サービスの構成。

スペルエラーのため非推奨です。

このロールが Chief ロールであるかどうかを示します。Chief ロールは 1 つのみ許可されます。

再起動ポリシー。有効な値: Always、Never、OnFailure、ExitCode。

ワーカーのハードウェアスペック。スペックの詳細リストについては、PAI-DLC の課金をご参照ください。

タスクの成功を判定する際にこのロールを考慮するかどうかを指定します。このパラメーターは、成功ポリシーが Partial にセットされている場合にのみ効果が有効です。