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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

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

共同作成者

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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