Workspace の作成と管理

VPC環境で利用できます。

ユーザーのジョブソースと設定を保管するスペースであるワークスペースについて説明します。AI Forestワークスペースを用いると、より手軽にAIアプリを作成して使用できます。

ワークスペースのタイプは以下のとおりです。

• Basicワークスペース：最小限の情報を入力してワークスペースを作成します。
• Advancedワークスペース：すべての設定を一度に順次入力してワークスペースを作成します。AI Forestのすべての機能を利用でき、シングルバッチにのみ対応しています。

Basicワークスペースの作成

Basicワークスペースは最小限の情報を入力して作成するワークスペースです。

Basicワークスペースを作成する方法は以下のとおりです。

1. Data Forestアカウントを作成します。
2. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
3. AI Forest > Workspaceメニューをクリックします。
4. [ワークスペースを作成] ボタンをクリックし、[Basicワークスペースの作成] をクリックします。
5. ワークスペース情報を入力して [次へ] ボタンをクリックします。
   
   • アカウント：ワークスペースを作成するアカウントを選択
   • ワークスペース名：ワークスペースの名前を入力。アルファベットの小文字、数字、ハイフン(-)のみ入力可能(ハイフンは連続使用不可、名前の末尾の文字はハイフンにしない)。最初に指定したワークスペース名は変更不可。
   • 説明：ワークスペースについての説明を入力。ワークスペースの作成後も修正可能。
   • タイプ：ワークスペースの種類を選択。現在、シングルバッチにのみ対応。
   • イメージ：Dockerイメージを選択。TensorFlow / PyTorchから選択可能。
   • イメージのバージョン：選択したイメージの下位バージョンを選択。イメージのバージョン情報についての説明はイメージのバージョン情報を参照。
6. 最終確認し、[作成] ボタンをクリックします。

Advancedワークスペースの作成

AdvancedワークスペースはAI Forestの全機能を利用できるワークスペースです。ワークスペースの作成時に必要なすべての設定を入力します。

Advancedワークスペースを作成する方法は以下のとおりです。

1. Data Forestアカウントを作成します。
2. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
3. AI Forest > Workspaceメニューをクリックします。
4. [ワークスペースの作成] ボタンをクリックし、[Advancedワークスペースの作成] をクリックします。
5. ワークスペース情報を入力します。
   • アカウント：ワークスペースを作成するアカウントを選択
   • ワークスペース名：ワークスペースの名前を入力。アルファベットの小文字、数字、ハイフン(-)のみ入力可能(ハイフンは連続使用不可、名前の末尾の文字はハイフンにしない)。最初に指定したワークスペース名は変更不可。
   • 説明：ワークスペースについての説明を入力。ワークスペースの作成後も修正可能。
   • タイプ：ワークスペースの種類を選択。現在、シングルバッチにのみ対応。
6. Dockerの設定情報を入力します。
   
   • イメージ：Dockerイメージを選択。TensorFlow / PyTorchから選択可能。
   • イメージのバージョン：選択したイメージの下位バージョンを選択
   • 環境変数：Dockerコンテナで使用される環境変数を設定
     • 環境変数を入力して [追加] ボタンをクリックすると環境変数を追加できる
     • [x] ボタンをクリックすると入力した変数情報を削除できる
7. リソースの設定情報を入力します。
   
   • GPUモデル：GPUモデルを選択。現在はV100モデルのみサポート。
   • GPUコア：使用するGPUコア数を選択
   • メモリ：使用するメモリ容量を入力(単位GB)
   • Application Master> vCPU：Application Masterが使用するvCPU数を表示。固定された値で、1つのvCPUを使用。
   • Application Master > メモリ：Application Masterが使用するメモリ容量を表示。固定された値で、1GBのメモリを使用。
8. データの設定情報を入力します。
   
   • 入力：情報を入力して [追加] ボタンをクリックすると追加される
     • Input Path：コンテナにコピーされる入力データのパスを入力 /user/{username}/data_in
     • Container Local Path：入力データを保存するコンテナのパスを入力
   • 出力：情報を入力して [追加] ボタンをクリックすると追加される
     • Output Path：結果を保存するHDFSパスを入力 /user/{username}/data_out
     • Container Local Path：出力データが存在するコンテナのパスを入力
     • Overwrite：HDFSに出力データを保存する際、既にファイルが存在する場合に上書きするかどうかを設定
9. 情報の入力が完了したら [次へ] ボタンをクリックします。
10. 最終情報を確認して [作成] ボタンをクリックします。
    

イメージのバージョン情報

TensorFlowイメージのバージョン情報

TensorFlowがサポートするイメージのバージョン情報は以下のとおりです。

PyTorchイメージのバージョン情報

PyTorchがサポートするイメージのバージョン情報は以下のとおりです。

ワークスペースの管理

ワークスペース情報を確認して管理する方法を説明します。

ワークスペース情報の確認

ワークスペースリストと各ワークスペースの詳細情報を確認する方法は以下のとおりです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
2. AI Forest > Workspaceをクリックします。
3. アカウントとワークスペースを順にクリックします。

ワークスペースのコピー

過去に作成されたワークスペース情報をコピーして新規ワークスペースを作成する方法は以下のとおりです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
2. AI Forest > Workspaceをクリックします。
3. アカウントとワークスペースを選択して [ワークスペースの管理] > [ワークスペースのコピー] をクリックします。
4. コピーして作成するワークスペース名を入力して [コピー] ボタンをクリックします。
   • 原本ワークスペースの設定とファイルをコピーしたワークスペースが作成されます。

ワークスペースの設定変更

ワークスペースの設定を変更する方法は以下のとおりです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
2. AI Forest > Workspaceをクリックします。
3. アカウントとワークスペースを選択して [ワークスペースの管理] > [ワークスペースの設定変更] をクリックします。
   
4. 設定を変更して [保存] ボタンをクリックします。
   

ワークスペースの実行

ワークスペースでAIアプリを実行する方法は以下のとおりです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
2. AI Forest > Workspaceをクリックします。
3. アカウントとワークスペースを選択して [実行] ボタンをクリックします。
   • 選択したワークスペースのファイルと設定でAIアプリを実行できる
   • ワークスペースの種類によって実行画面が異なる場合がある
4. 実行画面が表示されたら設定を確認して情報を入力します。
   
   • Dockerジョブディレクトリ：コマンドが実行されるディレクトリを指定
   • Command：ユーザーがDockerで実行するプログラムやスクリプトを入力。実行するスクリプトやプログラムをワークスペースに予め作っておく必要がある(ユーザープログラムの進入ポイントとなるrun.shなど)。
   • Args：実行するスクリプトまたはコマンドのパラメータを入力
   • アプリ名：実行されるAIアプリ名を入力
   • キュー：AIアプリを使用するキューを選択(デフォルト値：GPU)
5. [実行] ボタンをクリックします。
   • AIアプリが実行されます。

ワークスペースの削除

ワークスペースを削除する方法は以下のとおりです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、Services > Big Data & Analytics > Data Forestメニューを順にクリックします。
2. AI Forest > Workspaceをクリックします。
3. アカウントとワークスペースを選択して [削除] ボタンをクリックします。