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。

Docker Engine
Docker Compose

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

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。

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。

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。

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:

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
```
JupyterLabサーバーが初期化されて起動されると、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。

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

簡単なワークフローを実行して、Teradata AI Unlimited を開始します。Teradata AI Unlimitedを使用してJupyterLabでサンプルワークロードを実行するを参照してください。
Teradata AI Unlimited が実際のユースケースでどのように役立つかを知りたいですか? 近日公開! GitHub リンクについては、このスペースを引き続き監視してください。

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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