3.2. プロジェクトワークベンチの使用


3.2.1. プロジェクトワークベンチの作成

孤立した領域でモデルを調べて操作するために、ワークベンチを作成できます。このワークベンチを使用して、既存のノートブックコンテナーイメージから Jupyter ノートブックを作成し、そのリソースとプロパティーにアクセスできます。データ保持が必要なデータサイエンスプロジェクトの場合は、作成しているワークベンチにコンテナーストレージを追加できます。大規模なデータセットを使用するために追加のパワーが必要な場合は、ワークベンチにアクセラレーターを割り当ててパフォーマンスを最適化できます。

前提条件

  • Red Hat OpenShift AI にログインしている。
  • 特殊な OpenShift AI グループを使用する場合は、OpenShift のユーザーグループ、または、管理者グループ (rhoai-usersrhoai-admins など) に属している。
  • ワークベンチを追加できるデータサイエンスプロジェクトを作成している。

手順

  1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Projects をクリックします。

    Data science projects のページが開きます。

  2. ワークベンチを追加するプロジェクトの名前をクリックします。

    プロジェクトの Details ページが開きます。

  3. Workbenches セクションで Create workbench をクリックします。

    Create workbench ページが開きます。

  4. 作成するワークベンチのプロパティーを設定します。

    1. Name フィールドに、ワークベンチの名前を入力します。
    2. オプション: Description フィールドに、ワークベンチを定義する説明を入力します。
    3. ノートブックイメージ セクションで、フィールドに値を入力して、ワークベンチで使用するノートブックイメージを指定します。

      1. Image selection リストから、ノートブックイメージを選択します。
    4. Deployment size セクションで、デプロイメントインスタンスのサイズを指定します。

      1. Container size リストから、サーバーのコンテナーサイズを選択します。
      2. オプション: Accelerator リストからアクセラレーターを選択します。
      3. 前述の手順でアクセラレーターを選択した場合は、使用するアクセラレーターの数を指定します。
    5. オプション: 新規の environment variables の値を選択し、指定します。
  1. OpenShift AI クラスターのストレージを設定します。

    1. OpenShift AI からログアウトした後に保持されるストレージを作成するには、Create new persistent storage を選択します。関連するフィールドに入力してストレージを定義します。
    2. 既存のストレージを再利用するには、Use existing persistent storage を選択し、Persistent storage リストからストレージを選択します。
  2. データ接続を使用するには、Data connections セクションで、Use a data connection チェックボックスを選択します。

    • 以下のように新しいデータ接続を作成します。

      1. Create new data connection を選択します。
      2. Name フィールドに、データ接続の一意の名前を入力します。
      3. Access key フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージプロバイダーのアクセスキー ID を入力します。
      4. Secret key フィールドに、指定した S3 互換オブジェクトストレージアカウントのシークレットアクセスキーを入力します。
      5. Endpoint フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージバケットのエンドポイントを入力します。
      6. Region フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージアカウントのデフォルトのリージョンを入力します。
      7. Bucket フィールドに、S3 互換のオブジェクトストレージバケットの名前を入力します。
    • 以下のように既存のデータ接続を使用します。

      1. Use existing data connection を選択します。
      2. Data connection リストから、以前に定義したデータ接続を選択します。
    1. Create workbench をクリックします。

検証

  • 作成したワークベンチがプロジェクトの Details ページに表示されます。
  • 作成プロセス中にワークベンチに関連付けたクラスターストレージは、プロジェクトの Details ページに表示されます。
  • Details ページの Workbenches セクションにある Status 列には、ワークベンチサーバーが起動している場合は Starting のステータスが表示され、ワークベンチが正常に起動した場合は Running のステータスが表示されます。

3.2.2. ワークベンチの開始

プロジェクトの Details ページから、データサイエンスプロジェクトのワークベンチを手動で開始できます。デフォルトでは、ワークベンチは作成後すぐに起動します。

前提条件

  • Red Hat OpenShift AI にログインしている。
  • 特殊な OpenShift AI グループを使用している場合は、OpenShift のユーザーグループ、または、管理者グループ (rhoai-usersrhoai-admins など) に属している。
  • ワークベンチを含むデータサイエンスプロジェクトを作成している。

手順

  1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Projects をクリックします。

    Data science projects のページが開きます。

  2. ワークベンチを開始するプロジェクトの名前をクリックします。

    プロジェクトの Details ページが開きます。

  3. 関連するワークベンチの Status 列のトグルをクリックして、実行されていないワークベンチを起動します。

    起動したワークベンチのステータスが Stopped から Running に変わります。ワークベンチが起動したら、Open をクリックしてワークベンチのノートブックを開きます。

検証

  • 起動したワークベンチは、プロジェクトの Details ページに Running のステータスで表示されます。

3.2.3. プロジェクトワークベンチの更新

データサイエンスの作業でワークベンチのノートブックイメージ、コンテナーサイズ、または識別情報を変更する必要がある場合は、プロジェクトのワークベンチのプロパティーを更新できます。大規模なデータセットを使用するために追加のパワーが必要な場合は、ワークベンチにアクセラレーターを割り当ててパフォーマンスを最適化できます。

前提条件

  • Red Hat OpenShift AI にログインしている。
  • 特殊な OpenShift AI グループを使用する場合は、OpenShift のユーザーグループ、または、管理者グループ (rhoai-usersrhoai-admins など) に属している。
  • ワークベンチを含むデータサイエンスプロジェクトを作成している。

手順

  1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Projects をクリックします。

    Data science projects のページが開きます。

  2. ワークベンチを更新するプロジェクトの名前をクリックします。

    プロジェクトの Details ページが開きます。

  3. Workbenches セクションで更新するワークベンチの横にあるアクションメニュー () をクリックし、Edit workbench をクリックします。

    Edit workbench ページが開きます。

  4. ワークベンチのプロパティーを更新してから、Update workbench をクリックします。

検証

  • 更新したワークベンチがプロジェクトの Details ページに表示されます。

3.2.4. データサイエンスプロジェクトからのワークベンチの削除

データサイエンスプロジェクトからワークベンチを削除して、作業に関連しなくなった Jupyter ノートブックを削除できます。

前提条件

  • Red Hat OpenShift AI にログインしている。
  • 特殊な OpenShift AI グループを使用している場合は、OpenShift のユーザーグループ、または、管理者グループ (rhoai-usersrhoai-admins など) に属している。
  • ワークベンチを使用してデータサイエンスプロジェクトを作成している。

手順

  1. OpenShift AI ダッシュボードから、Data Science Projects をクリックします。

    Data science projects のページが開きます。

  2. ワークベンチを削除するプロジェクトの名前をクリックします。

    プロジェクトの Details ページが開きます。

  3. Workbenches セクションで削除するワークベンチの横にあるアクションメニュー () をクリックし、Delete workbench をクリックします。

    Delete workbench ダイアログが開きます。

  4. ワークベンチの名前をテキストフィールドに入力して、削除することを確認します。
  5. Delete workbench をクリックします。

検証

  • 削除したワークベンチは、プロジェクトの Details ページの Workbenches セクションに表示されなくなります。
  • ワークベンチの Jupyter ノートブックに関連付けられているカスタムリソース (CR) が削除されます。
トップに戻る
Red Hat logoGithubredditYoutubeTwitter

詳細情報

試用、購入および販売

コミュニティー

Red Hat ドキュメントについて

Red Hat をお使いのお客様が、信頼できるコンテンツが含まれている製品やサービスを活用することで、イノベーションを行い、目標を達成できるようにします。 最新の更新を見る.

多様性を受け入れるオープンソースの強化

Red Hat では、コード、ドキュメント、Web プロパティーにおける配慮に欠ける用語の置き換えに取り組んでいます。このような変更は、段階的に実施される予定です。詳細情報: Red Hat ブログ.

会社概要

Red Hat は、企業がコアとなるデータセンターからネットワークエッジに至るまで、各種プラットフォームや環境全体で作業を簡素化できるように、強化されたソリューションを提供しています。

Theme

© 2025 Red Hat