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データサイエンティストまたは開発者向けに Jupyter Notebook Workspace をプロビジョニングします 使用

Kubeflow は、データサイエンティストのワークスペースとして機能する、新しい Jupyter Notebook サーバの迅速なプロビジョニングを可能にします。Kubeflow を使用して新しい Jupyter Notebook サーバをプロビジョニングするには、次のタスクを実行します。Kubeflow コンテキスト内の Jupyter Notebook の詳細については、を参照してください "Kubeflow の公式ドキュメント"

  1. Kubeflow 中央ダッシュボードのメインメニューで Notebook Servers をクリックして、 Jupyter Notebook サーバ管理ページに移動します。

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  2. 新しい Jupyter Notebook サーバをプロビジョニングするには、 New Server をクリックします。

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  3. 新しいサーバに名前を付け、サーバのベースにする Docker イメージを選択し、サーバで予約する CPU と RAM の容量を指定します。[ 名前空間 ] フィールドが空白の場合は、ページヘッダーの [ 名前空間の選択 ] メニューを使用して名前空間を選択します。選択したネームスペースがネームスペースフィールドに自動的に入力されます。

    次の例では 'kubeflow-anonymous' ネームスペースが選択されていますまた、 Docker イメージ、 CPU 、 RAM のデフォルト値も使用できます。

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  4. ワークスペースボリュームの詳細を指定します。新しいボリュームを作成するように選択した場合は、そのボリュームまたは PVC がデフォルトの StorageClass を使用してプロビジョニングされます。Trident を利用するストレージクラスがデフォルトとして指定されているため StorageClass "Kubeflow の導入"を指定した場合、ボリュームまたは PVC は Trident でプロビジョニングされます。このボリュームは、 Jupyter Notebook Server コンテナ内のデフォルトワークスペースとして自動的にマウントされます。別のデータボリュームに保存されていないユーザーがサーバー上に作成したノートブックは、自動的にこのワークスペースボリュームに保存されます。そのため、ノートブックは再起動後も維持されます。

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  5. データボリュームを追加次に、「 pb-fg-all 」という名前の既存の PVC を指定し、デフォルトのマウントポイントを受け入れる例を示します。

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  6. * オプション: * 希望する数の GPU をノートブックサーバーに割り当てるよう要求します。次の例では、 GPU が 1 つ要求されています。

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  7. [ 起動 ] をクリックして、新しいノートブックサーバーをプロビジョニングします。

  8. ノートブックサーバーが完全にプロビジョニングされるまで待ちます。指定した Docker イメージを使用してサーバをプロビジョニングしたことがない場合は、イメージのダウンロードが必要になるため、これには数分かかることがあります。サーバーが完全にプロビジョニングされると、 Jupyter Notebook サーバー管理ページの [ ステータス ] 列に緑色のチェックマークが表示されます。

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  9. [ 接続 ] をクリックして、新しいサーバー Web インターフェイスに接続します。

  10. 手順 6 で指定したデータセットボリュームがサーバにマウントされていることを確認します。デフォルトでは、このボリュームはデフォルトのワークスペース内にマウントされます。ユーザーの観点から見ると、これはワークスペース内の別のフォルダーにすぎません。データサイエンティストで、インフラのエキスパートではないユーザは、このボリュームを使用するためにストレージの専門知識を持っている必要はありません。

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  11. ターミナルを開き、手順 5 で新しいボリュームが要求された場合は、「 d f -h 」を実行して、 Trident でプロビジョニングされた新しい永続ボリュームがデフォルトのワークスペースとしてマウントされていることを確認します。

    デフォルトのワークスペースディレクトリは、サーバーの Web インターフェイスに最初にアクセスしたときに表示されるベースディレクトリです。そのため、 Web インターフェイスを使用して作成したアーティファクトは、 Trident でプロビジョニングされた永続ボリュームに保存されます。

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  12. ターミナルを使用して「 nvidia-smi 」を実行し、ノートブックサーバーに正しい数の GPU が割り当てられていることを確認します。次の例では、手順 7 で要求されたように、 1 つの GPU がノートブックサーバーに割り当てられています。

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