スタートページ#

スタートページでは、よく使うWebUIの機能にアクションカードを通じてすばやくアクセスできます。各カードは、ストレージフォルダの作成、セッションの起動、モデルのデプロイ、外部URLからのプロジェクトインポートなど、主要なワークフローを表しています。

お知らせバナー#

システム管理者がお知らせを公開している場合、スタートページの上部にバナーが表示されます。お知らせはMarkdown形式をサポートしており、システムメンテナンス、アップデート、利用ガイドラインなどの重要な通知が含まれる場合があります。閉じるアイコンをクリックしてバナーを閉じることができます。

アクションカード#

スタートページにはデフォルトで以下のアクションカードが表示されます：

保存フォルダー作成: ストレージフォルダを作成してファイルをアップロードします。モデルの学習や外部サービス提供の準備に必要な最初のステップです。ボタンをクリックするとフォルダ作成ダイアログが開きます。
インタラクティブセッション開始: モデル学習のためのセッションを作成します。必要な環境とリソースを選択してコードを実行できます。
バッチセッション開始: 準備済みのファイルやスケジュールされたタスクのためのバッチセッションを作成します。コマンドを入力し、日時を設定して実行します。
デプロイ開始: 学習済みモデルを他のユーザーと共有するためのデプロイを作成します。
URLから開始: GitHub、GitLab、Jupyter NotebookなどのさまざまなURL環境からプロジェクトとコードをインポートします。

注記

サーバーの設定状況によって、デプロイカードなど一部のカードが利用できない場合があります。これらの機能をご利用になりたい場合は、システム管理者にお問い合わせください。

URLから開始#

URLから開始カードを使用すると、外部ソースからプロジェクトをインポートして直接実行できます。カードをクリックすると、インポート元ごとに ノートブック取り込み、GitHubリポジトリをインポートする、 GitLabリポジトリ取り込みのタブを持つダイアログが開きます。実験的機能である Hugging Faceインポートを有効にすると、Hugging Face モデルをインポートタブが追加で表示されます。

ノートブック取り込み#

ノートブックのURLフィールドにJupyter Notebook URL（.ipynbで終わる）を入力します
インポート & 実行をクリックすると、自動的にセッションが作成され、Jupyterでノートブックが開きます

ボタンの横にあるドロップダウン矢印をクリックしてオプション付きで開始を選択すると、起動前にセッション環境をカスタマイズできます。

注記

ノートブックはコンピュートセッション内部でダウンロードされる（ブートストラップスクリプトがcurl -O <url>を実行する）ため、入力するURLはセッションから到達可能である必要があります。localhostや127.0.0.1などのローカルアドレスは、お使いのマシンではなくセッションコンテナ自体を指すため利用できません。コンピュートセッションから到達可能なURLを入力してください。

注記

ブラウザのポップアップブロッカーをオフにすると、実行中のノートブックウィンドウが自動的に開きます。セッションを開始するためのリソースが不足している場合、インポートされたノートブックは実行されません。

タブの下部では、「Run on Backend.AI」バッジコードを生成できます。HTMLまたは Markdownのバッジコードをコピーして、プロジェクトのドキュメントに直接実行リンクを埋め込むことができます。

注記

バッジコードを生成する前にログインしている必要があります。ログインしていない場合は、まずログインしてから再度お試しください。

GitHubリポジトリをインポートする#

GitHubのURLフィールドに有効なGitHubリポジトリURLを入力します
リポジトリを保存するストレージホストを選択します
必要に応じてフォルダ利用モード（一般またはモデル）を設定します
フォルダに移動をクリックしてリポジトリを新しいストレージフォルダにクローンします

インポートされたリポジトリはストレージフォルダに変換され、セッション開始時にマウントできます。

GitLabリポジトリ取り込み#

GitLabアドレスフィールドに有効なGitLabリポジトリURLを入力します
必要に応じてGitLab ブランチ名を指定します（デフォルト: master）
リポジトリを保存するストレージホストを選択します
必要に応じてフォルダ利用モード（一般またはモデル）を設定します
フォルダに移動をクリックしてリポジトリを新しいストレージフォルダにクローンします

Hugging Face モデルをインポート#

Hugging Face モデルをインポートタブでは、Hugging Faceのモデルをモデルフォルダーにダウンロードできます。ダウンロードしたモデルは、あとでコンピュートセッションにマウントしたり、デプロイとして公開したりできます。

実験的機能

このタブは、ユーザー設定ページの実験的特徴セクションで Hugging Face からインポートを有効にするまで表示されません。実験的機能は将来のアップデートで変更または削除される可能性があります。

Hugging Face モデルの URL または IDフィールドにモデルを入力します。 https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20bのようなモデルページのURLと、 openai/gpt-oss-20bのようなモデルIDのどちらも使用できます。データセットやスペースなど、モデル以外のページのアドレスは受け付けられません
必要に応じてRevisionにダウンロードするモデルリポジトリのブランチ、タグ、またはコミットを入力します。空欄のままにするとデフォルトのリビジョンがダウンロードされます。入力したアドレスにリビジョンが含まれている場合は、そのリビジョンが使用されます
必要に応じてHugging Face トークンを入力します。アクセスが制限されたモデルや非公開モデルにはトークンが必要です
ダウンロード先のモデルフォルダーを選択します。フィールドの下の説明のとおり、現在のプロジェクトで書き込み権限でマウントできるモデルフォルダーのみ表示されます。ダウンロードセッションがフォルダーに書き込むため、読み取り専用でしかマウントできないフォルダーは除外されます。セレクターの横のボタンで、選択したフォルダーを開く、新しいモデルフォルダーを作成する、一覧を更新する操作ができます。新しいフォルダーを作成するときは、マウント権限を読み取り・書き込みに設定してください。読み取り専用のマウント権限で作成したフォルダーはダウンロード先に使用できず、読み取り・書き込み権限でフォルダーを作成するよう警告が表示されます
モデルをフォルダにダウンロードをクリックします

ダイアログが閉じ、ダウンロードを実行するバッチセッションが開始されます。ダウンロードはそのセッション内部で実行されるため、進行状況はセッションページで確認できます。セッションが正常に終了するとモデルを利用できます。セッションが失敗した場合、ダウンロードは完了しておらずモデルは利用できません。

モデルは、選択したフォルダー内にモデル名で作成されたサブフォルダーに保存されます。たとえばopenai/gpt-oss-20bはgpt-oss-20b/にダウンロードされます。そのため、1つのモデルフォルダーに複数のモデルを保管できます。

警告

トークンはダウンロードセッションにHF_TOKEN環境変数として渡され、管理者が閲覧できます。読み取り専用のトークンを使用してください。

注記

このタブはモデルフォルダーにダウンロードするため、デプロイ機能が有効なアカウントでのみ利用できます。サイズの大きいモデルはダウンロードに時間がかかり、対象フォルダーのストレージ容量を消費します。

カードレイアウトのカスタマイズ#

スタートページのアクションカードはドラッグ＆ドロップで並べ替えることができます。各カードの左上にあるドラッグハンドルを掴んで、希望の位置に移動できます。

カスタマイズされたカード配置は自動的に保存され、ブラウザセッション間で保持されます。レイアウトはユーザーごとに保存されるため、各ユーザーが独自の配置を設定できます。