Platform For AI:DSW よくある質問

Q：DSW の課金とアイドル時の課金

• DSW は、サブスクリプションと従量課金の課金方法をサポートしています。課金の詳細については、「DSW 課金」をご参照ください。

• 従量課金では、インスタンスの実行中に課金されます。コードを実行していない場合や WebIDE を開いていない場合でも、インスタンスが 'running' 状態である限り課金は継続されます。

Q：DSW 請求書の確認方法

従量課金ユーザーは、[課金管理] ページで請求書の詳細を確認できます。請求書の詳細を表示

Q：インスタンス停止後の課金

インスタンスを停止した後も課金が継続されるのは、主に2つの理由からです：

• 課金の遅延：従量課金の DSW インスタンスでは、請求書の生成と引き落としに遅延が生じることがあります。届いた請求書は、インスタンス停止後の利用料金ではなく、インスタンスを停止する前に発生した利用料金に対するものである場合があります。

• システムディスクの拡張：DSW インスタンスの作成時にシステムディスクを拡張した場合、インスタンスが 'stopped' 状態であっても、ディスクのストレージ料金は引き続き発生します。拡張したシステムディスクは縮小できません。すべてのストレージ料金を停止するには、インスタンスを削除する必要があります。インスタンスを削除する前に、必要なすべてのデータを必ずバックアップしてください。インスタンスの削除後、データは復元できません。

  システムディスクが拡張されたかどうかを確認するには、インスタンス名をクリックしてインスタンス詳細ページに移動します。システムディスク容量が無料クォータを超えているかどうかを確認します。パブリックリソースグループ内のインスタンスには、100 GiB の無料容量が提供されます。

  

Q：すべての課金の停止

• DSW インスタンスのすべての課金を完全に停止する唯一の方法は、インスタンスを削除することです。インスタンスを削除する前に、必要なすべてのデータを必ずバックアップしてください。インスタンスの削除後、データは復元できません。

  

• 異なるワークスペースとリージョンを切り替えて、すべてのインスタンスが削除されていることを確認してください。

  

Q：従量課金の分単位課金

従量課金インスタンスは分単位で課金されます。計算式は次のとおりです：請求額 = (時間料金 / 60) × 実際のサービス利用時間 (分単位)。

Q: プライベートリポジトリで「イメージのプルに失敗しました」エラーが発生します

プライベート Alibaba Cloud Container Registry (ACR) リポジトリなどのプライベートリポジトリのイメージ URL を使用して DSW インスタンスを作成するには、リポジトリのユーザー名とパスワードを入力する必要があります。

Q: イメージ作成エラー：「insufficient capacity of ephemeral storage」

原因：このエラーは、システムディスクの使用可能な容量が、イメージの書き込みレイヤーを格納するには不足している場合に発生します。

解決策：DSW ターミナルで df -h を実行して、ディスク使用量を確認します。オーバーレイが使用する容量が /dev/vda4 の使用可能な容量を超えていないことを確認してください。超えている場合は、イメージ作成時に Custom Excluded Path を設定することで解決してください。

Q: DSW で Docker イメージを使用するにはどうすればよいですか

• Docker イメージから DSW インスタンスを起動するには、イメージを Alibaba Cloud Container Registry (ACR) にプッシュし、PAI ワークスペースでカスタムイメージとして追加してから、インスタンス作成時に選択します。

  • Docker イメージを Container Registry (ACR) にプッシュするには、Personal Edition インスタンスを使用したイメージのプッシュとプルをご参照ください。

  • PAI カスタムイメージを追加するには、カスタムイメージをご参照ください。

• 現在の DSW 環境をイメージとしてパッケージ化して、他のインスタンスの起動やモデルのデプロイに使用するには、DSW インスタンスイメージの作成をご参照ください。

• DSW クラウド IDE で Docker をインストールして使用する：霊駿リソースグループまたはバージョン 1.0 汎用リソースグループから作成された DSW インスタンスのみが、ネストされたコンテナ機能をサポートしています。詳細は、DockerBoard を使用したネストされたコンテナの管理およびDSW での Docker の使用をご参照ください。

Q: DSW イメージの作成が失敗またはタイムアウトするのはなぜですか

• イメージサイズの制限を超過：DSW イメージを作成する場合、単一のイメージレイヤーは 10 GiB を超えることはできません。超えると、ビルドが失敗します。このエラーを防ぐには、イメージサイズを削減してください。

• リージョンの不一致：DSW インスタンスと Container Registry (ACR) インスタンスは同じリージョンに存在する必要があります。リージョンが異なる場合、イメージ作成時にシステムが対応するイメージリポジトリを見つけることができません。

• システムディスク容量の不足：イメージ作成中に、使用可能なシステムディスク容量がイメージレイヤーに必要なデータサイズよりも少ない場合、「insufficient capacity of ephemeral storage」エラーが発生します。

• ネットワークの問題：ACR の Personal Edition は、パブリックネットワーク経由でイメージをプッシュします。ネットワークの揺らぎや長い転送時間により、大きなイメージのプッシュが失敗またはタイムアウトする可能性があります。より高速で安定したパフォーマンスを得るには、ACR の Enterprise Edition インスタンスを DSW インスタンスと同じ VPC にバインドして、内部ネットワーク経でイメージをプッシュしてください。

Q: 「イメージの作成」ボタンが無効になる、またはイメージリポジトリが見つからない

1. インスタンスのステータスが正しくない：「イメージの作成」機能は、[実行中] の DSW インスタンスでのみ使用できます。インスタンスが [停止中] またはその他の状態の場合、ボタンは無効になります。

2. 前提条件の不備、または構成エラー：

   • まず、DSW インスタンスと同じリージョンに Container Registry (ACR) インスタンスを作成し、その中にネームスペースとイメージリポジトリを作成する必要があります。

   • DSW インスタンスと ACR インスタンスが同じリージョンにあることを確認してください。

Q: イメージ作成エラー：「Push container failed...」

イメージを作成する際は、単一のレイヤー内のデータが 10 GiB を超えないようにしてください。超えると、ビルドが失敗します。パブリックリソースグループを使用する DSW インスタンスの場合、カスタム除外パスを設定して、最終イメージからファイルまたはディレクトリを除外できます。あるいは、OSS パスなどのストレージパスをマウントして、データを保存してアクセスすることもできます。

システムディスクのサイズと使用量

デフォルトでは、DSW インスタンス内のファイルとデータはシステムディスクに保存され、無料クォータが付属しています。

• 無料クォータの確認

  パブリックリソースグループの DSW インスタンスには、100 GiB の無料クォータが含まれます。汎用コンピューティングリソースには、特定のインスタンスタイプでのみ無料のシステムディスクが含まれます。Lingjun インテリジェントコンピューティングリソースには、無料のクラウドディスクは提供されません。インスタンス設定ページの [システムディスク] セクションで無料クォータを確認してください：

  1. インスタンス一覧ページでインスタンス名をクリックします。

  2. 右上隅の Change Settings をクリックし、System Disk セクションまでスクロールします。

  

• システムディスク使用量の確認

  DSW インスタンス名をクリックして、[環境情報] セクションでシステムディスク使用量を確認します。

  

• システムディスクが満杯になった場合の対処方法

  システムディスク使用量が無料クォータを超える場合は、システムディスクを拡張するか、データセットをマウントすることができます。

システムディスクのスケールイン

いいえ。DSW インスタンスのシステムディスクは、拡張後にスケールインすることはできません。DSW インスタンスのシステムディスクが必要以上に大きい場合は、データセット、OSS、NAS、または CPFS を使用して重要な情報をバックアップできます。バックアップ後、DSW インスタンスを削除して課金を停止できます。その後、適切なシステムディスクサイズで新しい DSW インスタンスを作成してください。

Q: カスタムファイルシステムのマウントと使用

新しいインスタンスを作成する際に、OSS、NAS、または CPFS ファイルシステムをマウントできます。その後、DSW ターミナルからマウントしたディレクトリにアクセスし、ファイルを表示、使用できます。

Q: NAS マウントエラー：「MountTarget ... is not in VPC」

• 原因：このエラーは、NAS データセットの作成時にマウントポイントを設定したことが原因で発生します。

• 解決策：データセットを作成する際は、マウントポイントのフィールドを空にしてください。

Q: マウントエラー：「wrong fs type, bad option, bad superblock」

• 症状

• 解決策

  mount コマンドを実行する前に、nfs-utils パッケージをインストールしてください。

  yum install nfs-utils

Q: マウントした OSS データセットへのアクセス時の「Input/output error」

この問題は、ロールに必要な OSS アクセス権限 (AliyunPAIDLCAccessingOSSRole) がないことが原因です。認可の具体的な手順については、PAI サービスアカウントの認可をご参照ください。

Q: JindoFuse を使用した OSS マウントにおける OOM リスクの軽減

この問題は、次の2つの方法で解決できます：

• 方法1：メモリ使用量が最適化された JindoFuse 6.8.1 を使用してください。

  {
      "fs.jindo.fuse.pod.image.tag":"6.8.1"
  }

  

• 方法2：ossfs を使用してください。

  タスクを送信する際に、次のように指定します：

  {
      "mountType": "ossfs"
  }

  

  ディレクトリの内容を一覧表示する際のメタデータキャッシュ使用量を削減し、OOM の問題を軽減するには、次の設定で readdirplus の最適化を無効にしてください：

  {
      "mountType": "ossfs",
      "fs.ossfs.args": "-oreaddirplus=false"
  }

Q: マウントした OSS が JupyterLab のファイルブラウザーに表示されない

これは、DSW のファイルブラウザーがデフォルトでインスタンスの作業ディレクトリを表示するためです。作業ディレクトリは通常 /mnt/workspace です。OSS に指定したマウントパス (例: /mnt/data) は、デフォルトの作業ディレクトリ配下にないため、ファイルブラウザーのファイル一覧に表示されません。

解決策：

• コードからのアクセス：ファイルは既に正常にマウントされています。コード内では、完全なマウントパスを使用してアクセスする必要があります (例: open('/mnt/data/my_file.csv'))。

• マウントポイントの変更：UIでファイルを簡単に表示するには、設定時にマウントパスを作業ディレクトリのサブディレクトリに設定します (例: /mnt/workspace/my_oss_data)。マウントが完了すると、ファイルブラウザー内の my_oss_data フォルダーに OSS ファイルが表示されます。

• ターミナルからのアクセス：DSW ターミナルで cd /mnt/data コマンドを使用してマウントしたディレクトリに移動し、ls などのコマンドを使用してファイルを表示および管理できます。

Q: OSS マウントエラー：「Transport endpoint not connected」または「Input/output error」

このエラーは、DSW インスタンスが OSS へのマウント接続を失ったことを示しています。考えられる原因とトラブルシューティングの手順は以下のとおりです：

1. RAM ロールの権限の問題：DSW インスタンスに設定した RAM ロールに OSS へのアクセス権限があるかどうかを確認してください (例: AliyunPAIDLCAccessingOSSRole)。権限不足は、この接続失敗の一般的な原因です。

2. マウントサービスのリソース不足：高負荷なランダム読み書き操作や大量の小さなファイルに対する操作中に、マウントを担当する ossfs または JindoFuse プロセスがメモリ不足 (OOM) エラーによりクラッシュする可能性があります。高度なマウント設定で、メタデータキャッシュを無効にするか、メモリ割り当てを増やすことができます。詳細はJindoFuseをご参照ください。

3. 接続の復元：

   • 起動時に設定したマウントの場合、接続を復元する最も簡単な方法は、DSW インスタンスを再起動することです。システムは自動的にパスを再マウントします。

   • PAI SDK を使用して動的マウントコマンドを実行し、インスタンスを再起動せずにパスを再マウントすることもできます。

Q: DSW でサポートされるマウントタイプ

DSW では、データセットを作成するか、パスを直接マウントすることで、OSS、NAS、CPFS などのクラウドストレージサービスをマウントできます。

• Alibaba Cloud Drive は非サポート：DSW は現在、個人の Alibaba Cloud Drive を直接マウントすることには対応していません。処理が必要なデータは OSS に保存することを推奨します。

• MaxCompute テーブルのマウントは非サポート：MaxCompute (旧 ODPS) テーブルは、DSW ではファイルシステムとして直接マウントできません。このデータの読み書きには、PAI が提供する SDK または API を使用してください。PyODPS を使用した MaxCompute テーブルの読み書きをご参照ください。

Q: DSW インスタンスのデータ永続化と移行

DSW インスタンスのシステムディスクはエフェメラルストレージです。パブリックリソースグループのインスタンスの場合、インスタンスが 15 日以上停止されるとデータが消去されます。専用リソースグループのインスタンスの場合、インスタンスが停止または削除されると、システムディスク上のデータも消去されます。

コードとデータを永続化し、インスタンス間で移行するには、外部にマウントしたストレージを使用してください。

• 永続化の方法：すべての重要なデータ、コード、モデルをマウントした OSS または NAS のパス配下に保存してください。これにより、DSW インスタンスが削除されても、資産はご自身の OSS または NAS 内に安全に保管されます。

• 移行の方法：ある DSW インスタンスから別のインスタンスにデータを移行する必要がある場合は、データが含まれる同じ OSS または NAS のパスを新しいインスタンスにマウントするだけです。これがデータを移行する最も便利な方法です。

Q: 作業ディレクトリのファイルがマウントした OSS に表示されない

デフォルトの OSS マウントパスは /mnt/data であり、/mnt/workspace にあるデフォルトの DSW 作業ディレクトリとは別です。そのため、作業ディレクトリ内のファイルは、マウントした OSS バケットに自動的に表示されません。ファイルを表示させるには、/mnt/data のマウントパスにコピーしてください。コピー後、ファイルは OSS バケットに表示されます。

cp -r /mnt/workspace/. /mnt/data/

Q: DSW での OSS からのデータ読み取り

Python SDK または API を使用して、OSS からデータを読み取ります。「OSS でのデータの読み取りと書き込み」をご参照ください。

Q: フォルダーのアップロードまたはダウンロード

DSW は、フォルダーの直接アップロードまたはダウンロードをサポートしていません。回避策として、フォルダーを 1 つのファイルに圧縮してください。DSW ターミナルには、tar、gzip、unzip などの標準 Linux ツールが含まれており、ファイルの圧縮と展開を行えます。以下に tar の使用方法を示します。

1. tar --version を実行して、tar がインストールされているかどうかを確認します。インストールされていない場合は、次のコマンドを使用してインストールします。

   # Debian ベースのシステム (Ubuntu など) のインストールコマンド
   sudo apt install tar
   
   # Red Hat ベースのシステム (CentOS や Fedora など) のインストールコマンド
   sudo yum install tar

2. フォルダーの圧縮と展開。

   # フォルダーを圧縮します。/path/to/directory をフォルダーのパスに置き換えてください。
   tar -cvf archive_name.tar /path/to/directory
   
   # フォルダーを展開します。
   tar -xvf archive_name.tar

Q: DSW インスタンス間でのデータ転送

次のいずれかの方法を使用できます。

• データセット、OSS、NAS、またはCPFSのマウント：同じデータセットまたは OSS パスを両方の DSW インスタンスにマウントします。これにより、両方のインスタンスから共有パスに保存されているすべてのデータにアクセスできます。

• ファイルのアップロードとダウンロード：ソース DSW インスタンスからデータをダウンロードし、ターゲット DSW インスタンスにアップロードします。

Q: ダウンロードの失敗または無応答

この問題は通常、ネットワークの輻輳またはブラウザーの問題が原因で発生します。次の手順をお試しください。

1. しばらくお待ちください。大きなファイルは、応答とダウンロードに時間がかかります。

2. 別のブラウザーに切り替えるか、ブラウザーのシークレットモードを使用して、再試行してください。

3. 大きなファイル (200 MB 以上) をダウンロードする場合、またはネットワーク接続が不安定な場合は、OSS をマウントしてダウンロードすることを推奨します。

Q: ファイル転送ステーションの容量不足

ファイル転送ステーションに一時保存できるデータの合計サイズは 10 GB です。容量を解放するには、管理ページに移動し、[転送ステーションのファイルをクリア] してください。ページが自動的に更新されない場合は、ブラウザーを更新してください。

Q: アップロード中のファイル転送ステーションへのリダイレクト

これは仕様による動作です。アップロードの安定性と速度を確保するため、個々のファイルサイズが 10 MB を超えるファイルはすべて、ファイル転送ステーション経由で自動的にルーティングされます。転送が完了すると、インスタンスに保存されます。

Q: DSW への大きなファイルまたはデータセットのアップロード

システムディスクは、限られた一時ストレージしか提供しません。大きなファイルを直接アップロードする代わりに、データを OSS にアップロードし、DSW インスタンスにマウントしてください。「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。

Q: ProxyClient SSH 接続が切断される

SSH 経由で DSW インスタンスに接続すると、一定期間操作がない場合にセッションが切断されることがあります。次のエラーが表示される場合があります：

この問題を恒久的に解決するには、より安定した リモート接続：直接 SSH 接続 方法を使用することを推奨します。

Q: VSCode でローカルフォルダーを開けない

この問題は通常、VSCode クライアントが原因で発生します。ローカルフォルダーからファイルを DSW インスタンスにアップロードすることを推奨します。手順については、「ファイルのアップロードとダウンロード」をご参照ください。

Q: 直接 SSH 接続のセットアップが失敗する Failed to update private zone items: Failed to add zone

このエラーは、内部 DNS 名前解決が無効になっている場合に発生します。有効にするには、「内部 DNS 名前解決の有効化」をご参照ください。

Q： DSW でサードパーティライブラリを使用するには

DSW は、サードパーティライブラリのインストールをサポートしています。詳細については、「サードパーティライブラリの管理」をご参照ください。

Q： pip でインストールしたパッケージとコードは、DSW インスタンスを停止すると失われますか？

システムディスクとしてクラウドディスクを使用する場合、データは失われません。 /mnt/workspace および /root ディレクトリの環境を含む、インスタンスのディスク上のすべてのデータは保持されます。次にインスタンスを起動すると、すべての環境とファイルが引き続き利用可能です。データは、インスタンスを削除したときにのみ完全に消去されます。

Q： インストールしたサードパーティライブラリが動作しないのはなぜですか？

pip コマンドを使用してサードパーティライブラリをインストールしたにもかかわらず、import コマンドの実行時にライブラリが見つからない場合は、まずサービスまたはカーネルを再起動してみてください。エラーが解決しない場合は、どの環境を使用しているかを確認してください。デフォルトでは、DSW はサードパーティライブラリを Python 3 環境にインストールします。別の環境にライブラリをインストールするには、まずその環境に切り替える必要があります。以下にその方法の例を示します。

# Python 2 環境にインストールします。
source activate python2
pip install --user xxx
# TensorFlow 2.0 環境にインストールします。
source activate tf2
pip install --user xxx

xxx を、インストールするサードパーティライブラリ名に置き換えてください。

Q： DSW で、依存関係やバージョンエラーによる pip install の失敗への対処法

この問題は通常、互換性のない環境が原因で発生します。この問題に対処するには、次の手順に順番に従ってください：

1. 推奨される解決策： イメージを変更する。 現在のインスタンスを停止し、新しい DSW インスタンスを作成して、別の公式イメージを選択します。たとえば、PyTorch 2.1 イメージが機能しない場合は、PyTorch 2.3 イメージを試してください。modelscope シリーズのイメージも試せます。これらは通常、より互換性が高いです。

2. 特定のバージョンをインストールする。 ライブラリの公式ドキュメントで、Python と CUDA のバージョンを含む現在の DSW 環境をサポートするバージョンを確認します。次に、 pip install package_name==x.y.z を実行します。

3. ダウンロードソースを変更する。 別のミラーを使用してみてください。たとえば、清華大学ミラー： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <yourLibraryName>。

Q： ターミナルでインストールしたライブラリが Jupyter Notebook で見つからないのはなぜですか？

この問題は、ターミナルと Jupyter Notebook が異なる Python 環境を使用している場合に発生する可能性があります。which python コマンドを実行して、アクティブな Python 環境を確認できます。または、次のように、必要なライブラリを Notebook に直接インストールすることもできます：

Q： CUDA ドライバーのバージョンが低い場合、DSW の NVIDIA ドライバーをアップグレードする必要がありますか？

ドライバーのバージョンはアップグレードしないでください。 DSW インスタンスには、プリインストールされ、ロックされたドライバーと CUDA があります。手動で変更することはできません。変更すると、インスタンスに修復不可能な損傷を与える可能性があります。代わりに、現在のインスタンスを停止し、新しいインスタンスを作成して、より高い CUDA バージョンの公式イメージを選択してください。

たとえば、公式イメージ modelscope:1.9.4-pytorch2.0.1tensorflow2.13.0-gpu-py38-cu118-ubuntu20.04 の名前には cu118 が含まれており、これは CUDA バージョン 11.8 を示しています。

Q： DSW で Docker を使用してアプリケーションをデプロイできますか？

Lingjun リソースで Docker を使用するには、チケットを起票して許可リストに追加される必要があります。 Lingjun リソースを使用しない DSW インスタンスは、現在、インスタンスコンテナ内での Docker の実行をサポートしていません。

Q： unzip または 7z コマンドが見つからない場合、ファイルを展開するにはどうすればよいですか？

apt-get コマンドを使用してツールをインストールできます。

• unzip をインストールするには： ターミナルで apt-get update && apt-get install -y unzip を実行します。次に、 unzip your_file.zip を使用します。

• p7zip (7z ファイル用) をインストールするには： ターミナルで apt-get update && apt-get install -y p7zip-full を実行します。次に、 7z x your_file.7z を使用します。

Q： サードパーティライブラリのインストールがスタックしたりタイムアウトしたりするのはなぜですか？

サードパーティライブラリのインストールがスタックしたり、タイムアウトしたり、非常に遅い場合は、通常、ネットワークの問題が原因です。次の手順に従って問題に対処してください：

手順 1： ネットワーク接続の確認

ターミナルで ping www.aliyun.com コマンドを実行して、インスタンスがインターネットにアクセスできるかどうかをテストしてください。ネットワークに到達できない場合は、手順 2 に進みます。

手順 2： ゲートウェイ設定の確認

インスタンス設定ページで、Internet Access Gateway のタイプを確認してください：

• [パブリックゲートウェイ]： デフォルトでは、DSW は Public Gateway を使用してインターネットにアクセスします。DSW インスタンス設定ページでゲートウェイのタイプを確認できます。パブリックゲートウェイは帯域幅が限られているため、大きなファイルのダウンロードには不十分な場合があります。この場合、専用ゲートウェイに切り替えることができます。

• [専用ゲートウェイ]： より高速なネットワーク速度を提供します。VPC にインターネット NAT ゲートウェイを作成し、EIP を関連付け、SNAT エントリを設定する必要があります。そうしないと、インターネットにアクセスできません。詳細については、「専用ゲートウェイによるパブリックネットワークアクセス速度の向上」をご参照ください。

手順 3： pip ダウンロードソースの変更

DSW はデフォルトで Alibaba Cloud のミラーソースを使用しますが、ピーク時やネットワークの変動により問題が発生する可能性があります。中国国内の別のミラーソースに切り替えることを推奨します：

# 清華大学ミラーの使用 (推奨)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn <yourLibraryName>

# USTC ミラーの使用
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn <yourLibraryName>

# Douban ミラーの使用
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple --trusted-host pypi.doubanio.com <yourLibraryName>

デフォルトの pip ソースを永続的に変更するには、「pip ソースの表示または変更」をご参照ください。

手順 4： オフラインインストールの使用

ネットワークに到達できないか、非常に不安定な場合は、オフラインインストールを実行できます：

1. ローカルコンピューター (ネットワーク接続が良好な) で、.whl ライブラリファイルをダウンロードしてください：

   # ローカルコンピューターで実行
   pip download <yourLibraryName> -d ./packages

2. ダウンロードした .whl ファイルを DSW インスタンスにアップロードしてください。手順については、「ファイルのアップロードとダウンロード」をご参照ください。

3. DSW で、オフラインインストールを実行してください：

   pip install /path/to/your-package.whl

Q： DSW WebIDE で root 権限を取得するにはどうすればよいですか？

ほとんどの公式 DSW イメージは、デフォルトで root として実行されます。コマンドプロンプトに root@... と表示されている場合は、すでに root 権限を持っています。pip のインストール中に表示される「not recommended to run as root」という警告は無視しても問題ありません。イメージが root を使用していない場合は、root アクセスをサポートするイメージに切り替えてください。

Q： DSW で X サーバーを起動するにはどうすればよいですか？

DSW は X サーバーの起動をサポートしていません。

デプロイ DSW モデル

• EAS モデルデプロイサービスを利用する

  モデリング後、PAI-EAS でモデルをオンラインサービスとしてデプロイします。詳細については、モデルをオンラインサービスとしてデプロイをご参照ください。

• ローカルデプロイ用にモデルをダウンロードします。

  DSW で生成したモデルを右クリックし、ローカルマシンにダウンロードできます。

Q： 非アクティブな状態が続いた後、再度ログインを求められるのはなぜですか

セキュリティのため、DSW のログインセッションは 3 時間で期限切れになります。再度ログインする必要がありますが、実行中のタスクは中断されません。長時間実行するタスクは、DSW ターミナルで nohup コマンドを使用してください。

Q： ブラウザーや PC を閉じた後もタスクは実行され続けますか

はい。DSW インスタンスはクラウドで実行されており、ローカルデバイスとは独立しています。ただし、アイドル自動シャットダウンポリシー (無料トライアルではデフォルトで有効) が設定されているインスタンスは、CPU と GPU の使用率がしきい値を下回ったままの場合、自動的に停止することがあります。

Q： DSW で Docker を起動できないのはなぜですか

DSW はコンテナで実行されるため、DSW は Docker のインストールをサポートしていません。対応する CUDA バージョンは、基盤となる仮想マシンにプリインストールされており、変更することはできません。nvidia-smi を使用して、対応する CUDA バージョンを確認できます。

Q： ターミナルでタブ補完が利用できないのはなぜですか

一部のイメージには使用制限があり、これらの機能が無効になっています。有効にするには、ターミナルで bash と入力して Enter キーを押します。

Q： インスタンスの仕様が十分でない場合はどうすればよいですか

次の手順で DSW インスタンスの仕様を更新できます。

1. DSW インスタンス一覧で、インスタンス名をクリックしてインスタンスの詳細ページを開きます。

2. Instance Settings タブで、Change Settings をクリックします。

3. Change Instance Settings パネルで、インスタンスの仕様を更新します。

   説明

   実行中のインスタンスのスペックを更新すると、インスタンスは直ちに再起動されます。続行する前に、作業内容を保存したことを確認してください。

Q： メモリを解放するにはどうすればよいですか

メモリ使用量が多く作業に影響が出ている場合は、次のいずれかの方法で問題を解決できます。

• メモリ使用量が多くターミナルが応答しない場合は、右上隅の Stop Instance をクリックします。または、DSW コンソールに戻り、対象インスタンスの Stop ボタンをクリックします。インスタンスが停止するのを待ってから、再起動してください。

• ターミナルが応答する場合は、top コマンドを実行してプロセスのメモリ使用量を確認できます。%MEM 列はメモリ使用率を示し、PID はプロセス ID です。

  メモリを大量に消費しているプロセスを終了させるには、次のコマンドを実行します：

  kill PID

  PID は、終了させたいプロセスのプロセス ID に置き換えてください。コマンドを実行すると、メモリ使用量が減少します。

Q： RuntimeError: CUDA error: too many resources requested for launch

原因： このエラーは、CUDA カーネルが利用可能なリソースを超えるリソースを要求した場合に発生します。これは通常、GPU ハードウェアの制限によるものです。

解決策： インスタンスを再起動して、プログラムを再度実行してみてください。問題が解決しない場合は、より高性能な GPU インスタンスを選択してください。

Q： インスタンスのメモリが不足した場合、スワップ領域を作成できますか

いいえ。DSW はコンテナ内で実行されるため、スワップ領域の作成や管理はサポートされていません。

理由は次のとおりです：

• 権限の制限： コンテナのカーネル権限が制限されており、スワップファイルのマウントができません。コンテナ内で root 権限を取得しても、ホストのリソースポリシーは回避できません。

• プラットフォームポリシー： プラットフォームは、マルチテナント環境の安定性とセキュリティを確保するために、リソースのスケジューリングと制限を行います。

推奨事項： メモリが不足している場合は、コードを最適化するか、インスタンスの仕様をアップグレードしてください。