Workspace

Workspace — среда совместного управления данными и артефактами машинного обучения (задачами, экспериментами, деплоями) в рамках модулей ML Space. Создать workspace может любой пользователь платформы.

Workspace можно создать под конкретную задачу или проект на несколько пользователей; в рамках этих задач или проектов осуществляется совместная работа с необходимыми для решения задачи датасетами, моделями, деплоями и другими артефактами. Также можно создать workspace для одного пользователя, например, для тестирования гипотез или решения персональных задач.

Внимание

Для начала работы с платформой ML Space необходимо создать workspace или выбрать workspace для работы из списка уже существующих. Без этого действия функциональные возможности платформы будут недоступны.

Пользователи работают с платформой ML Space в рамках своей организации. Структура организации иерархична. Организация делится на департаменты. Внутри департаментов создаются проекты. К проектам подключаются услуги облачных продуктов.

См. подробнее в Структура организации.

Создание нового workspace

Для создания нового workspace:

1. Перейдите в Профиль пользователя, кликнув на иконку на панели инструментов.

2. Нажмите кнопку и заполните форму: введите название workspace, задайте описание, укажите группу, к которой он будет привязан, проект и выберите пользователей группы для добавления в workspace.

3. Нажмите кнопку Сохранить.

Для переименования workspace выберите команду Редактировать из меню .

Важно

Для имени workspace существуют следующие ограничения:

• Длина имени не должна превышать 16 символов.

• В имени workspace разрешается применять следующие символы: строчные буквы латинского алфавита от a до z, цифры от 0 до 9, символ тире (—).

• Имя workspace должно обязательно начинаться с буквы, заканчиваться может буквой или цифрой, например: test-1.

Добавление новых пользователей в Организацию и Группу (Департамент) осуществляется в Личном кабинете SberCloud.

Внимание

Количество доступных ресурсов workspace зависит от лимита и баланса Группы, к которой привязан workspace. Используемые в ходе препроцессинга, обучения и деплоя GPU- и CPU-минуты в рамках совместной работы в workspace оплачиваются по pay-as-you-go (или иному методу оплаты, предусмотренному в Договоре) с баланса Организации.

Выбор workspace для работы

Для выбора workspace кликните на раскрывающийся список в шапке платформы и установите необходимый workspace.

Совместная работа в workspace в модулях ML Space

Логика работы с workspace зависит от модуля или сервиса. Так, в модуле Data catalog при создании workspace автоматически создается бакет в объектном хранилище S3 и папка в горячем хранилище NFS для всех пользователей workspace (см. Загрузка и хранение данных).

От выбора workspace зависит содержимое хранилищ S3 и NFS, отображаемое пользователю. В рамках модуля пользователь может создать один приватный бакет, который будет доступен только ему (приватное хранилище). Приватный пользовательский бакет отображается в каждом workspace вне зависимости от выбранного workspace.

В других сервисах ML Space контент также зависит от выбранного workspace, артефакты сервиса доступны для всех пользователей workspace:

• Jupyter Server и Задач обучения в Environments.

• Деплоев в Deployments.

• Задач в AutoML.

• Образов, собранных через ImageBuildJob в Environments и через inference/build в Deployments.

Перенос данных и артефактов между workspace

Для переноса данных между workspace «из» или «в» разные бакеты S3 или папки NFS необходимо использовать Data transfer service или другие методы. Перенос артефактов из других модулей ML Space (см. список выше) между workspace не предусмотрен.

Удаление workspace

Для удаления workspace:

1. Перейдите в Профиль пользователя, кликнув на иконку на панели инструментов.

2. Выберите workspace который требуется удалить.

3. Откройте меню для этого workspace и выберите команду Удалить.

4. Подтвердите удаление.