Python 用 PAI SDK のインストールと設定 - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

Python 用 PAI SDK をインストールし、ワークスペースの認証情報とリージョン設定を構成して、モデルをトレーニングおよびデプロイします。

Python 用 PAI SDK はモデルのトレーニングとデプロイに使用します。インスタンスの起動と停止、クォータ管理、ワークスペース管理など、クラスターレベルのリソース管理はサポートしていません。これらのリソースは Alibaba Cloud 管理コンソールで管理してください。

前提条件

AccessKey の作成が完了していること。
ワークスペースの作成と管理が完了していること。
コンソールのクイックスタートが完了していること。
Python 3.8 以降。
RAM ユーザーには、ワークスペースと Object Storage Service (OSS) のバケットに対する、以下の権限が必要です：
- トレーニングジョブを送信するために、RAM ユーザーに開発者または管理者ロールを割り当てる必要があります。詳細については、「ワークスペースのメンバーの管理」をご参照ください。
- OSS のバケットにコードとモデルを保存するために、読み取りおよび書き込み権限を付与する必要があります。詳細については、「Machine Learning Designer を使用するために必要な権限の付与」の「Grant your RAM user or RAM role the permissions to access OSS」をご参照ください。

インストール

次のコマンドを実行して、Python 用 PAI SDK をインストールします：

pip install "alipai>=0.4.0"

設定

次のコマンドを実行して、設定ウィザードを起動します：

# SDK のインストール後に実行します。
python -m pai.toolkit.config

設定例：

$ python -m pai.toolkit.config
お使いの Alibaba Cloud アカウントの AccessKeyId を入力してください: LTAxxx
お使いの Alibaba Cloud アカウントの AccessKeySecret を入力してください: ********************************
現在設定されているアクセスキータとリージョン：
AccessKeyId: LTAIxxx
AccessKeySecret: nS0c********************PVLe
RegionId: cn-hangzhou
IdentityType: Account
クラウド製品の依存関係チェック：
AliyunODPSPAIDefaultRole                Authorized
AliyunPAIAccessingOSSRole               Authorized
AliyunPAIDLCAccessingOSSRole            Authorized
AliyunPAIDLCDefaultRole                 Authorized
現在選択されているワークスペース情報：
WorkspaceName: xxx
WorkspaceId: xxx
Roles: PAI.WorkspaceOwner, PAI.WorkspaceAdmin
使用する OSS Bucket を設定してください
現在のワークスペースのデフォルト OSS Bucket (oss://xxx) を使用しますか？ (y/n

設定が成功すると、次のメッセージが表示されます： Configuration saved successfully: <Path to which the configurations are saved>。

設定パラメーター

ウィザードで、以下のパラメーターを指定するよう求められます：

パラメーター説明例 workspace_id PAI ワークスペースの ID です。PAI コンソールで確認できます。 12345 region_id ワークスペースまたは Elastic Algorithm Service (EAS) がデプロイされている Alibaba Cloud リージョンです。クロスリージョンアクセスに必要です。 us-southeast-1 oss_bucket_name コードとモデルの保存に使用される OSS バケットの名前です。 my-pai-bucket

利用可能なリージョン

次の表に、region_id パラメーターで指定可能な値を示します：

リージョンリージョン ID 中国 (杭州) cn-hangzhou 中国 (上海) cn-shanghai 中国 (北京) cn-beijing 中国 (深圳) cn-shenzhen 中国 (張家口) cn-zhangjiakou 中国 (香港) cn-hongkong シンガポール ap-southeast-1 インドネシア (ジャカルタ) ap-southeast-5 米国 (シリコンバレー) us-west-1 米国 (バージニア) us-east-1 米国 (アトランタ) us-southeast-1 ドイツ (フランクフルト) eu-central-1 イギリス (ロンドン) eu-west-1 日本 (東京) ap-northeast-1

クロスリージョン設定

ワークスペースとは異なるリージョンに EAS サービスをデプロイするには、セッションをプログラムで設定します：

from pai.session import Session

# 米国リージョンでセッションを初期化します
session = Session(
    workspace_id="12345",
    region_id="us-east-2",  # EAS サービスは米国リージョンにデプロイされています
    oss_bucket_name="my-pai-bucket"
)

# us-east-2 の EAS サービスにモデルをデプロイします
from pai.model import Model

model = Model(
    model_data="oss://my-pai-bucket/models/my_model/",
    session=session
)

# リージョン固有の設定でデプロイします
predictor = model.deploy(
    service_name="my-service",
    instance_type="ecs.g6.xlarge",
    options={
        "metadata.region": "us-east-2"  # リージョンを明示的に指定します
    }
)

Note: 最適なパフォーマンスを得るために、OSS バケットと EAS サービスは同じリージョンに配置してください。クロスリージョンのデータ転送では、追加のレイテンシーとコストが発生する場合があります。

次のステップ

設定が完了したら、トレーニングジョブの送信を開始できます。詳細については、「トレーニングジョブの送信」をご参照ください。