すべてのプロダクト
Search

このプロダクト

    Platform For AI:Pai-Megatron-Patch イメージのインストール

    ドキュメントセンター

    Platform For AI:Pai-Megatron-Patch イメージのインストール

    最終更新日:Sep 09, 2026

    Pai-Megatron-Patch を使用してモデルトレーニングを高速化する前に、Pai-Megatron-Patch イメージをインストールする必要があります。このトピックでは、制限事項とインストール手順について説明します。

    制限事項

    • Pai-Megatron-Patch イメージは GPU インスタンスにのみインストールできます。

    • GPU ドライバーのバージョンは 460.32 以降が必要です。

    手順

    DLC へのインストール

    Deep Learning Containers (DLC) は、機械学習トレーニングのための柔軟で安定した高性能な環境を提供する、クラウドネイティブなディープラーニングプラットフォームです。DLC は、さまざまなアルゴリズムフレームワーク、カスタムフレームワーク、および超大規模な分散トレーニングジョブをサポートしています。

    DLC はカスタムイメージをサポートしており、Pai-Megatron-Patch のデプロイを簡素化します。イメージアドレスを提供するだけで、DLC が自動的にイメージをインストールします。インストール後、複数のノードと GPU にまたがる超大規模な分散トレーニングジョブを実行できます。

    手順は次のとおりです。

    1. PAI コンソールにログインします。

    2. 左側メニューで ワークスペースの一覧 をクリックします。[Workspaces] ページで、使用するワークスペースの名前をクリックします。

    3. 左側メニューで、モデル開発とトレーニング > 分散トレーニング (DLC) を選択し、タスクの作成 をクリックします。

    4. キーパラメーターとその他の設定を必要に応じて構成します。詳細については、「トレーニングジョブの作成」をご参照ください。

      • 環境コンテキスト セクションで、ノードイメージ を イメージアドレス に設定し、次のアドレスを入力します： pai-image-manage-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/pai/pytorch-training:2.0-ubuntu20.04-py3.10-cuda11.8-megatron-patch-llm

      • リソース情報 セクションで、次のパラメーターを設定します：

        • フレームワーク で、[PyTorch] を選択します。

        • タスクリソース で、[Instance Type] 列の image アイコンをクリックし、GPU ノードを選択してから、要件に基づいて特定のインスタンスタイプを選択します。

    5. OK をクリックします。

    DSW へのインストール

    Data Science Workshop (DSW) は、アルゴリズム開発者向けのクラウドベースのディープラーニング開発環境です。JupyterLab を統合し、カスタムプラグインをサポートしており、コードの記述やデバッグを行うことができます。

    DSW はカスタムイメージの読み込みもサポートしています。DSW にイメージアドレスを提供することで、Pai-Megatron-Patch を自動的にインストールできます。インストール後、DSW で Pai-Megatron-Patch を使用して、トレーニングプログラムのデバッグや高速化ができます。

    インストール手順は次のとおりです。

    1. PAI コンソールにログインします。

    2. 左側メニューで ワークスペースの一覧 をクリックします。[Workspaces] ページで、開きたいワークスペースの名前をクリックします。

    3. 左側メニューで、モデル開発とトレーニング > インタラクティブモデリング (DSW) を選択し、インスタンスの作成 をクリックします。

    4. キーパラメーターは次のように設定します。その他のパラメーターは必要に応じて設定してください。パラメーターの詳細については、「DSW インスタンスの作成」をご参照ください。

      • リソースクォータ ： [Public Resource Group (Pay-as-you-go)] を選択します。

      • リソース仕様 ： image をクリックし、ユースケースに基づいて GPU インスタンスタイプを選択します。

      • イメージ ： [Image Address] フィールドに、次の URL を入力します： pai-image-manage-registry.cn-wulanchabu.cr.aliyuncs.com/pai/pytorch-training:2.0-ubuntu20.04-py3.10-cuda11.8-megatron-patch-llm。

    5. OK をクリックして DSW インスタンスを作成します。

    インストール後

    Pai-Megatron-Patch イメージをインストールした後、Pai-Megatron-Patch の examples フォルダーにあるサンプルを参照して使用してください。