【DSW Gallery】Getting Started with DSW Mirroring

DSW ミラーリングのクイックスタート
DSW はコンテナ技術を活用し、すぐに使える機械学習開発環境を提供します。各 DSW インスタンスはイメージを使用してコンテナを起動します。JupyterLab、VSCode、ターミナルはコンテナ内で動作します。コンテナにアクセスした後、JupyterLab でカーネルを起動するか、ターミナルのシェルコマンドで機械学習タスクを開始してプロセスを起動します。PAI チームは、さまざまなオペレーティングシステム、Python バージョン、TensorFlow / PyTorch バージョン、CUDA バージョンに対応する公式イメージをプリセットしており、ユーザーは迅速にサービスを開始できます。DSW はユーザー定義イメージを使用したサービスの起動もサポートしています。実行環境に加えた変更 (システムライブラリのインストール、pip / Conda コマンドによる Python パッケージのインストール、オペレーティングシステム設定の変更など) は、環境保存機能を使用して Aliyun ACR レジストリに保存できます。
前提条件
• DSW の有効化と権限付与を完了する
イメージを使用したインスタンスの起動
DSW インスタンス作成ページにアクセスすると、3 つのタブが表示されます。
• 「公式イメージ」を選択し、ドロップダウンボックスから PAI チームがプリセットした公式イメージを選択してインスタンスを作成します
• 「ユーザー定義イメージ」を選択し、ドロップダウンボックスから AI Workspace で管理されているユーザーがアップロードしたカスタムイメージを選択してインスタンスを作成します
• 「ミラー URL」を選択し、入力欄にパブリックにアクセス可能な Docker Registry のアドレスを入力してインスタンスを作成します
現在利用可能な公式イメージの詳細については、AI Workspace ドキュメントを参照してください。https://www.alibabacloud.com/help/zh/machine-learning-platform-for-ai/latest/image-management-1
停止時の環境保存
DSW の使用中に環境を変更した場合 (apt コマンドによる新しいツールやライブラリのインストール、pip コマンドによる新しい Python パッケージのインストールなど)、停止後もその変更を永続的に保存できます。「停止」ボタンをクリックする際に「環境を保存してから停止」を選択してください。
イメージの保存
実行環境は、ユーザーアカウント配下の ACR レジストリ (パーソナルエディション) に保存することもでき、他の環境からプルして利用できます。
1. コンソールで「イメージを保存」ボタンをクリックし、ACR レジストリを選択してイメージタグ名を入力し、「保存」をクリックします
2. インスタンスステータスが「保存中」に変わります
3. 保存が完了すると、インスタンスステータスが「実行中」に戻り、コンソールのリストページで保存の詳細を確認できます