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Dockerを使用してマネージャとJupyterLabを実行する

AI Unlimited マネージャは、エンジンのデプロイを調整し、プロジェクトを監視するための Web ベースのユーザー インターフェイスを備えています。マネージャで AI Unlimited を設定します。

JupyterLab を使用してデータを探索および分析します。

Docker Compose を使用して、AI Unlimited マネージャと JupyterLab を、AI Unlimited Jupyter カーネルとともにコンテナ内でローカルに実行します。

ヒント

インストールに関するサポートについては、 サポート チーム にメールを送信するか、 コミュニティにお問い合わせください。

前提条件​

  • Jupyter ノートブックからエンジンをデプロイするための従量課金制の AWS または Azure アカウント
  • ユーザーを認証し、プロジェクト情報を保存するための各プロジェクト リポジトリをホストする GitHub または GitLab アカウント
  • Amazon または ADLS Gen2 データレイクが存在するオブジェクト ストレージ
  • コンピュータにインストールされているDocker

設定ファイルの場所を設定する​

  1. オプションで、マネージャの設定ファイルとデータ ファイルを保存するディレクトリを AI_UNLIMITED_HOME 環境変数に設定します。ディレクトリが存在し、適切な権限が付与されていることを確認してください。デフォルトの場所は ./volumes/ai-unlimitedです。

    ローカルロケーションコンテナの場所使用法
    $AI_UNLIMITED_HOME/etc/tdデータと設定を保存する
    ヒント

    AWS または Azure 環境変数について学習します。

  2. オプションで、 JUPYTER_HOME 環境変数を、JupyterLab 構成ファイルを保存するディレクトリに設定します。デフォルトの場所は ~/.jupyterです。

リポジトリをクローンする​

Teradata が提供する AI Unlimited GitHubリポジトリ 内の deployments/docker フォルダには、マネージャと JupyterLab を実行するために必要な次のファイルが含まれています。

  • [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml
  • ai-unlimited.yaml
  • jupyter.yaml

リポジトリをクローンします。

クラウド サービス プロバイダの認証情報をDockerに渡す​

注記

認証情報を渡す方法は 2 つあります。

  • 認証情報を保存するための環境変数を含む [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yamlを使用します。
  • 認証情報を含むローカル ボリュームを使用します。

両方の方法については、Teradata AI Unlimited GitHub リポジトリの Docker Compose でデプロイする の Jupyter と AI Unlimited セクションを参照してください。

このQuickStartでは最初の方法を使用します。

  1. クラウド サービス プロバイダのコンソールからこれらの環境変数をコピーします。

    AWS_ACCESS_KEY_ID、 AWS_SECRET_ACCESS_KEY、 そして AWS_SESSION_TOKEN

  2. [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml が配置されているディレクトリに移動し、ファイルの環境変数の値を更新します。

マネージャとJupyterLabを起動する​

  1. [AWS or Azure]-credentials-env-vars.yaml、 ai-unlimited.yaml、 jupyter.yaml があるディレクトリから、マネージャと JupyterLab を起動します。

    注記

    コマンド内の -d フラグはオプションです。

    このコマンドは、マネージャと JupyterLab コンテナをダウンロードして起動します。

  2. Jupyter トークンを取得するには、現在実行中のコンテナを一覧表示します。

    JupyterLab コンテナの名前を特定します。

    次に、コンテナのログで文字列「Token」の出現を検索します。

アクセスを確認する​

マネージャの準備ができたら、 http://localhost:3000でアクセスできるようになります。

JupyterLabの準備ができたら、 http://localhost:8888でアクセスし、トークンを入力します。

次のステップ​

OAuthアプリを作成する を実行してAI Unlimited と Git プロバイダ アカウント間の認証を許可します。

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