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Dockerを使用した Teradata AI Unlimited インターフェースのデプロイ

この製品はプレビュー版であり、変更される可能性があります。このサービスの詳細について興味がある場合は、Teradata サポートにお問い合わせください。

このドキュメントでは、Dockerを使用して Teradata AI Unlimited インターフェースをデプロイおよび設定する手順の概要を説明します。Teradata AI Unlimited インターフェースとして JupyterLab またはワークスペース クライアントを使用できます。

JupyterLabは、次の手法でデプロイできます。

ワークスペース クライアントの詳細については、 Workspace Client で Teradata AI Unlimited を使用するを参照してください。

Docker Engineを使用した JupyterLab のデプロイ

  1. https://hub.docker.com/r/teradata/ai-unlimited-jupyter にある DockerHub からDockerイメージをプルします。

  2. JUPYTER_HOME 変数を設定したら、Dockerイメージを実行します。

    要件に基づいてディレクトリを変更します。
    docker run -detach \
      --env “accept_license=Y” \
      --publish 8888:8888 \
      --volume ${JUPYTER_HOME}:/home/jovyan/JupyterLabRoot \
      teradata/ai-unlimited-jupyter:latest

このコマンドは、JupyterLab コンテナをダウンロードして起動し、それにアクセスするために必要なポートを公開します。 URL: http://localhost:8888 を使用して JupyterLab に接続し、プロンプトが表示されたらトークンを入力します。詳細な手順については、 「Teradata Vantage™ Modules for Jupyter インストール ガイド」 または 「Jupyter Notebook から Vantage を使用する」 を参照してください。

Docker Composeを使用した JupyterLab のデプロイ

Docker Compose を使用すると、Dockerベースの JupyterLab インストールを簡単に構成、インストール、アップグレードできます。

  1. Docker Composeをインストールします。https://docs.docker.com/compose/install/ を参照してください。

  2. jupyter.yml ファイル を作成します。

    version: "3.9"
    
    services:
      jupyter:
        deploy:
          replicas: 1
        platform: linux/amd64
        container_name: jupyter
        image: ${JUPYTER_IMAGE_NAME:-teradata/ai-unlimited-jupyter}:${JUPYTER_IMAGE_TAG:-latest}
        environment:
          accept_license: "Y"
        ports:
          - 8888:8888
        volumes:
          - ${JUPYTER_HOME:-./volumes/jupyter}:/home/jovyan/JupyterLabRoot/userdata
        networks:
          - td-ai-unlimited
    
    networks:
      td-ai-unlimited:
  3. jupyter.yml ファイルがあるディレクトリに移動し、JupyterLabを起動します。

    docker compose -f jupyter.yml up

おめでとうございます!これで、Teradata AI Unlimitedを使用するための設定は完了しました。

次のステップ

ご質問がある場合、またはさらにサポートが必要な場合は、コミュニティ フォーラムにアクセスしてサポートを受け、他のコミュニティ メンバーと交流してください。
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