管理者用環境構築手順 (Administrator Setup)

プロジェクト作成時に 一度だけ 行う初期設定．

GitHub リポジトリの作成 (Repository Creation)

private リポジトリとして作成する（臨床データは含めないが，研究途中のコードを公開しないため）．

gh repo create rintoHasegawa/TIASJudgeModel --private --source=. --remote=origin \
  --description "舌画像から舌色 5 分類を推定する機械学習モデル（TIASjudge 用）"

リポジトリのセキュリティ設定 (Repository Security Settings)

Dependabot alerts（脆弱性検出）と Dependabot security updates はリポジトリごとに既定で OFF なので，作成直後に有効化する（冪等なので再実行してよい）．

gh api -X PUT repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/vulnerability-alerts
gh api -X PUT repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/automated-security-fixes

検証:

gh api repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/vulnerability-alerts       # 204 なら有効（404 なら無効）
gh api repos/rintoHasegawa/TIASJudgeModel/automated-security-fixes   # {"enabled":true,...} なら有効

※ 依存バージョンの定期更新は .github/dependabot.yml で設定する（別物．リポジトリ設定とは独立に動く）．

Newton 側の初期設定 (Server Setup)

mkdir -p ~/work/TIASJudgeModel        # コード置き場（push で上書きされる）
mkdir -p ~/data/TIASJudgeModel        # データ置き場（push の対象外）
chmod 700 ~/data/TIASJudgeModel       # 共用サーバなので自分だけに絞る

コードを初回送信したあと，サーバ上で以下を確認する．

cd ~/work/TIASJudgeModel
uv sync
uv run python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count())"

uv sync は CUDA 版 PyTorch が入るため時間がかかる．True と GPU 台数が出ることを確認する．False の場合は ENV_01「CPU / GPU の依存差」に従う．

臨床データの初回コピー (Initial Data Copy)

原本は研究室 PC に置き，研究室 LAN 内で Newton へ一度だけコピーする．手元 PC を経由させない．

原本の置き場所 (Source Location)

C:\Users\Papin\clinical-data\TIASJudgeModel\

ラベルごとの 9 フォルダに PNG が直置きされている（内訳は TEST_01 データセット構成調査）．

⚠ 研究室 PC では「ドキュメント」フォルダが OneDrive（OneDrive - 千葉大学）にリダイレクトされている．臨床データをドキュメント・デスクトップ配下に置くとクラウドへ同期されるため置かない．上記のプロファイル直下の独自フォルダは同期対象外である．

フォルダ名の対応 (Folder Mapping)

日本語フォルダ名をそのまま転送すると Windows（CP932）と Linux（UTF-8）の文字コード差で名前が壊れるため，ASCII のスラッグ名に対応付けてコピーする．

研究室 PC から Newton への鍵設定 (Key Setup)

研究室 PC から Newton へ非対話で転送するため，研究室 PC 専用の鍵を作って Newton に登録する（2026-09-27 に実施済み）．

• 研究室 PC の鍵: C:\Users\Papin\.ssh\id_ed25519_newton（パスフレーズなし．コメントは papin-DESKTOP-1QLOO91-to-Newton-TIASJudgeModel）
• Newton 側: 上記の公開鍵を ~/.ssh/authorized_keys に追記済み
• 初回接続時は Newton のホスト鍵を受け入れる必要がある（-o StrictHostKeyChecking=accept-new）

※ Windows の OpenSSH サーバーは SSH エージェント転送に対応していないため，手元の鍵を研究室 PC 経由で使い回すことはできない（専用鍵が必要になる理由）．

手順 (Procedure)

1. 研究室 PC で作業する（hostname で研究室 PC であることを確かめてから実行する）

2. PowerShell で以下を実行する（対応表どおりに 9 フォルダを転送する）

   $key   = "$env:USERPROFILE\.ssh\id_ed25519_newton"
   $root  = "C:\Users\Papin\clinical-data\TIASJudgeModel"
   $rhost = "hasegawa@192.168.23.14"
   $map = [ordered]@{
     "淡紅（正常）"     = "light_red_normal"
     "暗赤紅＿あり"     = "dark_red_strong"
     "暗赤紅＿ややあり" = "dark_red_mild"
     "紫＿あり"         = "purple_strong"
     "紫＿ややあり"     = "purple_mild"
     "紅＿あり"         = "red_strong"
     "紅＿ややあり"     = "red_mild"
     "淡白＿あり"       = "pale_strong"
     "淡白＿ややあり"   = "pale_mild"
   }
   foreach ($k in $map.Keys) {
     $slug = $map[$k]
     ssh -i $key $rhost "mkdir -p ~/data/TIASJudgeModel/images/$slug"
     $files = @(Get-ChildItem -LiteralPath (Join-Path $root $k) -File -Filter *.png)
     for ($i = 0; $i -lt $files.Count; $i += 100) {
       $chunk = $files[$i..([Math]::Min($i+99, $files.Count-1))] | ForEach-Object { $_.FullName }
       scp -i $key -q @chunk ($rhost + ":~/data/TIASJudgeModel/images/" + $slug + "/")
     }
   }
   

   ※ scp "...\*.png" のようにワイルドカードを渡す方式は使わない（PowerShell はネイティブコマンドの引数を展開しないため）．ファイル一覧を列挙して 100 件ずつ渡す（コマンドライン長の上限を避けるため）．

3. コピー後に件数を突き合わせる

   (Get-ChildItem -LiteralPath $src -Recurse -File).Count   # 研究室 PC 側（1085 の見込み）
   ssh hasegawa@192.168.23.14 "find ~/data/TIASJudgeModel/images -type f | wc -l"
   

4. 原本は研究室 PC に残す（Newton 側は作業用コピー）

実施記録 (Completion Record)

2026-09-27 に上記手順で転送完了．Newton 側 ~/data/TIASJudgeModel/images/ に 9 ディレクトリ・1085 ファイル（443 MB）．研究室 PC 側の件数と完全一致し，非 PNG は 0 件．ディレクトリ権限は drwx------．転送は研究室 PC → Newton の直送であり，手元 PC は制御コマンドのみを送っている（画像は手元を通っていない）．

以降は再転送しない．データセットの内容確認（枚数・クラス分布・破損チェック）はサーバ上のコマンドで行い，集計結果のみを手元で見る．

※ 研究室 PC から Newton への鍵が未登録の場合はパスワードを求められる．

学外アクセス用の踏み台 (Off-campus Access)

研究室 PC を ProxyJump の踏み台にする設定は SmTIAS-LightSim で構築済みのため，本プロジェクトでの追加作業は不要（未設定の場合は同プロジェクトの docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md「学外から接続する（研究室 PC 経由）」に従う）．

人間が確認すべき事項 (Human Checklist)

Claude は実施できない．着手前に確認する．

• 臨床データの倫理審査・データ利用許諾の範囲（機械学習での二次利用が含まれるか）
• データを研究室の共用計算サーバに置くことが規程上許容されるか
• 研究室 PC で SSH サーバを動かすことが研究室のルールに照らして問題ないか