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Container Service for Kubernetes:トレーニングジョブのデータセットとソースコードリポジトリの構成

最終更新日:Jan 07, 2025

このトピックでは、トレーニングジョブのデータセットとソースコードリポジトリを構成する方法について説明します。

前提条件

データセットの設定

  1. AI開発者コンソールにログインします。 詳細については、「手順2: AI開発者コンソールへのログイン」をご参照ください。

  2. AI開発者コンソールの左側のナビゲーションウィンドウで、[データ設定] をクリックします。

  3. [データ設定] ページで、[新しいデータ設定] をクリックします。

  4. [新しいデータ構成] ページで、データセットの [名前][名前空間] 、および [ボリューム要求] を設定し、要件に基づいてローカルディレクトリを指定します。

    • PVCの詳細については、「PVCの作成」をご参照ください。.

    • ACKクラスターがジョブを実行すると、ACKクラスターはローカルディレクトリをジョブが実行されているコンテナーにマウントします。 これにより、ジョブはローカルディレクトリに格納されているデータとモデルにアクセスできます。

  5. [送信] をクリックします。

  6. 設定が完了したら、[データ設定] ページの [データ] タブでデータセットに関する詳細情報を表示できます。

ソースコードリポジトリの設定

  1. AI開発者コンソールの左側のナビゲーションウィンドウで、[データ設定] をクリックします。

  2. [データ設定] ページで、[新しいGit設定] をクリックします。

  3. [新しいコード構成] ダイアログボックスで、ソースコードリポジトリの [名前][Gitリポジトリ] 、および [デフォルトブランチ] を設定し、要件に基づいてローカルディレクトリを指定します。 ACKクラスターがジョブを実行すると、ACKクラスターはローカルディレクトリをジョブが実行されているコンテナーにマウントします。 これにより、ジョブはローカルディレクトリに格納されているソースコードにアクセスできます。

  4. [送信] をクリックします。

  5. 設定が完了したら、[データ設定] ページの [データ] タブでデータセットに関する詳細情報を表示できます。