PRODUCT VIEW / ANONYMIZED
ここで紹介するのは装飾的なデータセンター写真ではありません。MacWorkerで専有物理Macを選び、リージョンと利用期間を確認し、接続情報を取得して、保持されたmacOS環境で開発・ビルドや互換性のあるAI推論タスクを実行する流れを、実際の操作順に沿って紹介します。
匿名化された構成例です。ノードID、ネットワークアドレス、ログイン情報は非表示にしています。
HARDWARE GALLERY
各注文には専有物理マシンが割り当てられます。プロセッサ、メモリ、ローカルストレージは他のテナントと共有されません。ポータルにはノードIDと接続状態が表示され、複数ユーザーを1つの仮想インスタンスに詰め込む方式ではありません。
利用期間中、選択したモデルは完全な物理ノードとして提供されます。Forge M4はM4、16GBメモリ、256GB SSD、Studio M4はM4、24GBメモリ、512GB SSD、Atlas M4 ProはM4 Pro、64GBメモリ、2TB SSDの構成です。
コンソールにはモデル、リージョン、利用期間、ノードの状態、接続情報が表示されます。アカウント情報、完全なアドレス、認証情報は公開ビューに表示されません。
シンガポール、日本（東京）、韓国（ソウル）、香港、米国東部をリアルタイム在庫に応じて提供します。リージョンは、チームの接続遅延、コードの保管場所、成果物の配布先を優先して選択してください。
コンソールでの構成
まず固定ハードウェアを選び、次にリージョン、利用期間、追加オプションを指定します。送信前に各項目を確認できるため、曖昧なプラン名からメモリ、ストレージ、提供場所を推測する必要はありません。
M4 · 16GB · 256GB SSD
M4 · 24GB · 512GB SSD
M4 Pro · 64GB · 2TB SSD
モデルカードにチップ、メモリ、SSD容量を直接表示します。追加ストレージとThunderbolt 5の並列接続は、明示的に選択した場合のみ注文に追加されます。
ノードの準備が完了すると、ステータス、ログイン情報、ブラウザのリモートデスクトップ、SSHに必要な情報を同じ注文画面で確認できます。ページをまたいでパラメータを組み合わせる必要はありません。
このページの例では、注文ID、完全なノードID、ネットワークアドレス、ユーザー名、認証情報を非表示にしています。実際のコンソールでは、ログイン済みで権限を持つユーザーにのみ該当データが表示されます。
DEVELOPER DESKTOP
開発デスクトップの例では、プロジェクトナビゲーション、エディター、ビルドログ、リソース監視の4領域を採用しています。実際のウィンドウ配置は自由に変更でき、macOSのGUIとコマンドラインを完全に利用できます。
$ xcodebuild -scheme SampleApp -configuration Release archive
Resolve Package Graph
CompileSwiftSources normal arm64
Run unit tests: 128 passed
Archive path: ./Artifacts/SampleApp.xcarchive
BUILD SUCCEEDED依存関係ディレクトリ、ツールのバージョン、ビルドキャッシュ、スクリプトを同じ物理ノードに保持できます。週単位、月単位、四半期単位で利用する場合も、セッション開始のたびに環境全体を構築し直す必要はありません。
対話的な確認にはブラウザのリモートデスクトップを使い、バッチビルド、ログ収集、ファイル操作はSSHで実行できます。2つの入口は同じノードに接続され、別々に隔離された環境ではありません。
ビルド時間、ピークメモリ、空きディスク容量、失敗ログを同時に記録することをおすすめします。メモリ上限に長時間近づく場合は、タスク名だけでモデルを選ばず、Forge M4からStudio M4またはAtlas M4 Proへの変更を検討してください。
CI/CD EXECUTION PATH
実際のタスク実行は専有ノードが担います。コード管理、トリガー、成果物ストレージはチームが既存のツールチェーンで設定し、MacWorkerはリモート操作可能なmacOS物理実行環境を提供します。
開発者が指定したブランチまたはタグをプッシュします。コミットには再現可能な依存関係一覧、ビルド設定、バージョン情報を含め、ノードが人の記憶だけに依存しないようにします。
パイプラインがブランチ、スケジュール、手動操作に基づいてジョブを生成します。スケジューリング前にノードのオンライン状態、作業ディレクトリ、同時実行ポリシーを確認し、指定した実行ノードへコマンドを送信します。
専有Macがコードを取得し、キャッシュを復元し、依存関係を解決して、コンパイルとテストを実行します。チームはツールのバージョンを固定でき、ログから具体的なコマンド、終了コード、所要時間を特定できます。
アーカイブファイル、テストレポート、ログを指定ディレクトリに書き込み、チームのスクリプトで独自の成果物システムへアップロードします。リリース前にファイルハッシュ、ビルド番号、テスト結果を確認してください。
AI INFERENCE WORKSPACE
選択したApple Silicon構成で実行できるモデル推論・検証タスクに適しています。特定モデルの速度、学習能力、未検証フレームワークの互換性は保証しません。モデル形式、ピークメモリ、実際のサンプルに基づいて選定してください。
$ python run_inference.py \
--config configs/inference.yaml \
--model models/model-q4.bin \
--output results/run-014.json
runtime: arm64
samples: 120
warmup: 5
result: archived
status: completedモデルファイル、設定、実行スクリプト、依存関係ロックファイルを明確なディレクトリに配置します。実験結果から「どのバージョンを、どのパラメータで、どのノードで実行したか」を確認できるようにします。
メモリ選定では、モデルの読み込みと推論段階のピーク値を参考にします。図中の数値は観測構造の説明用であり、すべてのノードにおける特定モデルの性能を示すものではありません。
結果ディレクトリには、少なくとも設定、依存関係のバージョン、実行ログ、出力ファイル、ダイジェストを保存します。ノード間で比較する場合は、サンプル、パラメータ、測定方法を揃えてください。
VISUAL DISCLOSURE
例は情報設計とワークフローの説明を目的としており、固定された画面仕様を保証するものではありません。ポータルの項目、ボタン位置、ビジュアル要素は製品更新により変更される場合がありますが、確認済み注文のモデル、リージョン、利用期間、追加オプションはポータルの記録に基づきます。
監視グラフ、実行番号、ノードID、実験結果はすべて匿名化されたデモデータであり、性能比較の基準として使用しないでください。
READY TO CONFIGURE
ピークメモリ、作業ディレクトリの容量、タスクの所要時間、チームの所在地が分かっている場合は、モデル、リージョン、利用期間、追加オプションを直接設定できます。まだ情報がない場合は、用途別の推奨構成と固定料金表を確認してください。