サーバレスGPUコンピュートに接続する
この記事では、インタラクティブなノートブック、スケジュールされたジョブ、ジョブAPIからサーバレス GPU コンピュートに接続する方法を説明し、ネットワークの制限についても説明します。
インタラクティブ (ノートブック)
これがサーバレス GPU コンピュートの主な使用方法です。 ノートブックに接続して環境を構成するには:
- ノートブックから、上部の [接続 ] ドロップダウン メニューをクリックし、 [サーバレス GPU] を選択します。
- クリック
環境 サイドパネルを開きます。 - アクセラレータ フィールドから A10 または H100 を選択してください。
- 基本環境 フィールドで、デフォルト環境の場合は 「なし」を 、 AI環境の場合は 「AI v4」 を選択してください。
- [適用] をクリックし、サーバレス GPU コンピュートをノートブック環境に適用することを 確認します 。
コンピュートへの接続は、何も操作しない状態が 60 分間続くと自動的に終了します。
GPU を必要としない操作 ( Gitリポジトリのクローン作成、データ形式の変換、探索的データ分析など) の場合は、ノートブックを CPU クラスターに接続して GPU リソースを保持します。
求人情報（予定）
サーバレスGPUコンピュートを使用したノートブックを定期的なジョブとしてスケジュールできます。 詳細については、 「スケジュールされたノートブック ジョブの作成と管理」を参照してください。
使用したいノートブックを開いた後：
- 右上の 「スケジュール」 ボタンを選択してください。
- 「スケジュールを追加」 を選択してください。
- 新しいスケジュール フォームに ジョブ名 、 スケジュール 、および コンピュート を入力します。
- 「作成」 を選択します。
ジョブとパイプラインの UIからジョブを作成したり、スケジュールを設定したりすることもできます。手順の詳細については、 「新しいジョブを作成する」を参照してください。
[環境] パネルを使用した依存関係の追加は、サーバレス GPU コンピュートのスケジュールされたジョブではサポートされていません。 依存関係はノートブック内でプログラム的にインストールする必要があります（例： %pip install ）。自動復旧はサポートされていません。互換性のないパッケージが原因でジョブが失敗した場合は、手動で修正して再実行する必要があります。7 日間の最大ランタイムを超える可能性があるワークロードの場合は、手動チェックポイントを実装して再開できるようにします。
Jobs APIとDatabricksアセットバンドル
Databricks Jobs APIまたはDatabricks Asset Bundleを使用して、サーバーレス GPU ジョブをプログラムで作成および管理できます。 デプロイ パイプラインを自動化するには、ジョブまたはバンドル定義でコンピュート タイプをサーバレス GPU として構成します。
ネットワーキング
PrivateLinkはサポートされていません。PrivateLinkの背後にあるストレージやpipリポジトリには、サーバレスGPUコンピュートからはアクセスできません。 サーバレス GPU コンピュートは、コンプライアンス セキュリティ プロファイル (HIPPA や PCT など) が有効になっているワークスペースとは互換性がありません。 ワークスペースがSEG（Security Enhanced Group）またはPrivateLinkの制限を使用している場合、サーバレスGPUコンピュートは使用できません。