DSW (Data Science Workshop) は、Notebook、VS Code、Terminal の開発環境をサポートするクラウドベースの AI 開発 IDE です。DSW には PyTorch や TensorFlow などの一般的な AI フレームワーク向けの事前構築済みイメージが用意されており、幅広い異種コンピューティングリソースをサポートします。また、Object Storage Service (OSS)、NAS、CPFS のデータセットをマウントできるため、開発ワークフローを合理化できます。
製品概要
次の図は DSW の開発環境を示しています。
新しい UI
クラシック UI
メリット
柔軟で使いやすい：複数の開発環境を統合し、PyTorch や TensorFlow などのオープンソースフレームワーク向けイメージをサポートします。パブリックリソースと専用リソース (汎用コンピューティングリソースまたは Lingjun リソース) を含む、異種コンピューティングリソースを提供します。
エンドツーエンドのサービス：分散トレーニング向けの PAI-DLC や、モデルオンラインサービス向けの PAI-EAS などのツールを提供します。これにより、データ処理、開発、デバッグから、モデルのトレーニングとデプロイまで、AI 開発ライフサイクル全体をカバーします。
きめ細かい管理：定時シャットダウンやアイドルシャットダウンなどのライフサイクル管理設定をサポートし、コスト削減に役立ちます。ワークスペース機能により、グローバルなリソースの割り当てと回収が可能です。
シナリオベースの実践：ノートブックギャラリーでは、LLM や AIGC などの最先端分野に関するチュートリアルとサンプルを提供しており、迅速に開始したり、さらにカスタマイズしたりできます。
主な機能
作成と管理
DSW インスタンスの作成：DSW インスタンスを作成する際に、インスタンスのリソースタイプを選択し、データセットをマウントし、必要に応じてカスタムイメージを使用できます。
コンソールからの DSW へのアクセスと管理：コンソールを使用して DSW の豊富な機能にアクセスし、インスタンスの停止、リリース、再構成などの一般的な操作を実行できます。
インスタンス RAM ロールの使用：RAM ロールをインスタンスに関連付けて、一時的な STS 認証情報で他のクラウドリソースへのアクセス権限を付与します。これにより、長期的な AccessKey を設定する必要がなくなり、キー漏えいのリスクを低減できます。
モデル開発環境
サードパーティライブラリの管理：サードパーティの Python ライブラリやソフトウェアを管理およびインストールします。
TensorBoard によるトレーニングの可視化：TensorBoard プラグインを使用して、モデルのトレーニング中のメトリクスなどの情報を可視化します。
モデルをオンラインサービスとしてデプロイ：モデルの構築後、PAI-EAS を使用してモデルをオンラインサービスとしてデプロイできます。これにより、伸縮自在なスケーリング、バージョン管理、リソースのモニタリングなどの機能を利用でき、他のアプリケーションからモデルを呼び出せます。
DockerBoard によるサブコンテナの管理 と DSW での Docker の使用：DSW インスタンス内でサブコンテナを作成および管理します。
データアクセスとマウント
データセット、OSS、NAS、CPFS のマウント：データセット、または OSS、NAS、CPFS のパスをマウントして、インスタンスストレージを拡張し、データを永続化し、データファイルを読み取ります。
OSS のデータの読み書き：API または SDK を使用して、OSS のデータファイルを読み書きします。
ファイルのアップロードとダウンロード：ローカルマシンとインスタンスの間で、データとモデルを転送します。
ネットワーク設定
SSH によるリモート接続：SSH 接続により、ローカルでの開発体験を維持しつつ、DSW の強力なコンピューティングリソースを利用できます。
パブリックネットワークアクセス速度の向上：NAT Gateway を作成し、インスタンスの VPC に Elastic IP Address (EIP) をバインドして、ネットワークのアップロードおよびダウンロード速度を向上させます。
インターネットからのインスタンス内サービスへのアクセス：VPC 内、またはパブリックインターネットから、インスタンスで実行されているサービスにアクセスします。これは、モデルのテストと検証に役立ちます。
他リージョンからのモデルまたはコンテナイメージのプル：DSW に Global Accelerator を設定し、他リージョンからのコンテナイメージ (docker.io など) またはモデル (huggingface.co など) のプルを高速化します。
課金
コンピューティングインスタンス
インスタンスには、パブリックリソースまたは専用リソース (汎用コンピューティングリソースまたは Lingjun リソース) を選択できます。これらのリソースでは、課金方法が異なります。
インスタンスタイプ | 課金方法 | 課金項目 | 課金ルール | 課金の停止 |
パブリックリソース | 従量課金 | DSW インスタンスのサービス期間 (パブリックリソースの使用期間)。 | パブリックリソースを使用して DSW インスタンスを作成した場合、インスタンスのサービス期間に基づいて課金されます。 重要 請求書の生成：DSW インスタンスは分単位で課金され、請求書は 1 時間単位で生成されます。データの集計と処理の都合上、請求書の生成が 2 ～ 3 時間遅れる場合があります。最終的な請求書には実際の料金が反映されます。 | DSW インスタンスを停止または削除します。 重要 インスタンスを停止するには、手動で停止するか、定時シャットダウンを設定します。詳細については、「DSW インスタンスの管理」をご参照ください。 |
専用リソース (汎用コンピューティングリソースまたは Lingjun リソース) | サブスクリプション | 購入したノード数とサブスクリプション期間。 | 専用リソースは、購入したノード数とサブスクリプション期間に基づいて課金されます。詳細については、「AI コンピューティングリソースの課金」をご参照ください。 | リソースを解約します。 |
システムディスク
課金方法 | 課金項目 | 課金ルール | 課金の停止 |
従量課金 | システムディスクの容量と使用期間。 | 各インスタンスタイプとその仕様には、一定の無料クォータが含まれています。ディスクは拡張可能で、追加容量については使用期間に基づいて課金されます。 | DSW インスタンスを削除します。 |
課金の詳細については、「DSW の課金」をご参照ください。請求書の詳細を確認するには、「請求書の詳細の表示」をご参照ください。
クイックスタート
新規ユーザーは、DSW クイックスタート から開始してください。MNIST 手書き数字認識データセットを例に、DSW をすぐに使い始める方法を説明します。
サポート
インスタンスの起動または停止の失敗、課金に関する質問、無料試用リソースのリリース、リモート接続の失敗、ダウンロード速度の低下、パブリックネットワークアクセスの問題などが発生した場合は、DSW FAQ をご参照ください。