Lingjun AI 計算リソースまたは汎用コンピューティングリソースを購入した後、リソースクォータを作成して効率的に割り当てます。その後、クォータをワークスペースにバインドして、AI 開発とサービス推論に利用できます。
Lingjun AI 計算リソースの高速ネットワーク接続を有効にするには、すべてのノードが同じ高速ネットワーク相互接続ゾーン (hz) 識別子を共有していることを確認してください。
前提条件
リソースクォータを作成する前に、次の準備を完了してください。
Lingjun AI 計算リソースまたは汎用コンピューティングリソースを購入済みであること。
(Lingjun AI 計算リソースクォータにのみ必須) Virtual Private Cloud (VPC)、vSwitch、セキュリティグループを作成済みであること。
リソースクォータの作成
次の手順に従います。
PAI コンソールにログインし、[AI コンピューティングリソース] > [リソースクォータ] ページに移動します。
[Lingjun Intelligent Computing resources] タブまたは [General Computing Resources] タブで、[Add Resource Quota] をクリックします。以下の表に記載されている通り、パラメーターを設定し、[OK] をクリックします。
パラメーター
説明
Basic Information
Name
リソースクォータの名前を入力します。
Associate Workspace
このリソースクォータにバインドするワークスペースを選択します。選択したワークスペースでこのリソースクォータを使用できます。
Resource Information
Source Type
次のソースタイプがサポートされています。
Dedicated Resource Group: リソースプールからリソースグループを選択します。システムはこのグループからリソースを割り当て、ルートリソースクォータを作成します。
Existing Resource Quota: このオプションは、既存のリソースクォータからリソースを割り当て、子リソースクォータを作成します。
リソースクォータの親子関係の詳細については、「リソースクォータ」をご参照ください。
Source
既存の専用リソースグループまたはリソースクォータを選択します。
Nodes/Instance Type
Add をクリックし、既存のリソースクォータまたは専用リソースグループからノードスペックを選択します。
Lingjun AI 計算リソースの場合、高速通信を有効にするには、同じ高速ネットワーク相互接続ゾーン (hz) 識別子を持つノードを選択してください。
Scheduling Information
Scheduling Policy
コンピューティングリソースの使用率を最適化するために、スケジューリングポリシーを選択します。有効な値：
Intelligent
Balance
Traversal
FIFO
各ポリシーの仕組みの詳細については、「スケジューリングポリシー」をご参照ください。
Child-level Preemption
有効にすると、リソースが不足している場合に、現在のリソースクォータ内のキューイングされたタスクが、その子クォータで実行中のタスクをプリエンプトできます。詳細については、「子のコンピューティング能力のプリエンプションを有効にする」をご参照ください。
Self-level Preemption
有効にすると、リソースが不足している場合に、現在のリソースクォータ内のキューイングされたタスクが、同じレベルの他のクォータで実行中のタスクをプリエンプトできます。詳細については、「同一レベルのコンピューティング能力のプリエンプションを有効にする」をご参照ください。
Idle Sharing
デフォルトで有効になっています。これにより、アイドルタスクが同じレベルおよび子クォータの利用可能なリソースを使用できます。
Network Information
VPC
ネットワーク情報は、Lingjun AI 計算リソースのリソースクォータを作成する場合にのみ必要です。これらの設定を行うことで、リソースクォータのネットワーク範囲を制御し、安全で効率的なリソース割り当てを保証します。
既存の VPC、vSwitch、セキュリティグループをドロップダウンリストから選択します。 パブリックインターネットアクセスが必要な場合は、Default Internet Gateway スイッチを有効にし、NAT Gateway と EIP を選択します。
Security Group
vSwitch
リソースクォータの使用
ワークスペースへのバインド
リソースクォータを AI 開発およびサービス推論に使用するには、まずワークスペースにバインドする必要があります。次の手順に従います。
説明リソースクォータの作成時にすでにワークスペースを関連付けている場合は、この手順をスキップできます。
[リソースクォータ] ページで、リソースクォータの名前をクリックします。
Overview タブで、 Basic Information セクションで、
アイコンを**クリック**して、
Workspace の横にある関連付けられたワークスペースを**追加または変更**します。
リソースクォータをワークスペースにバインドした後、ワークスペースの詳細ページの [スケジューリング設定] セクションで使用ポリシーを設定することもできます。詳細については、「ワークスペーススケジューリングセンター」をご参照ください。
ワークスペースにバインドされたリソースクォータを AI 開発およびサービス推論に使用します。
イメージの選択
インテリジェント・コンピューティング Lingjun リソースで分散学習コンテナ (DLC) タスクを実行するには、サーバー、ネットワーク、ドライバー、およびトレーニングフレームワークなどのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント間の連携が必要です。そのため、公式 PAI イメージを直接使用するか、それらに基づいてカスタムイメージを作成することをお勧めします。
説明カスタムイメージを使用する場合、Lingjun AI 計算リソースの高性能を最大限に活用するために、ドライバー、フレームワーク、およびソフトウェアのバージョンを適応させる必要がある場合があります。
リソースクォータの使用