| ツール | 用途 | 備考 |
|---|---|---|
| git | バージョン管理 | 運用は .claude/rules/git-conventions.md |
| gh | GitHub CLI | PR 作成・リポジトリ設定 |
| uv | Python・依存管理 | winget install astral-sh.uv |
| Python 3.7 以上 + bash | .claude/hooks/ の実行 | Windows は Git for Windows 付属の bash.※ Python が見つからないとアクセス制限フックが全ツールをブロックする |
| OpenSSH | サーバ接続 | Windows 11 標準(C:\Windows\System32\OpenSSH\ssh.exe) |
git clone https://github.com/rintoHasegawa/TIASJudgeModel.git cd TIASJudgeModel uv sync
手元には CPU 版の PyTorch が入る(ENV_01「CPU / GPU の依存差」).学習は回さず,実装と合成データでの動作確認に使う.
手元 PC に臨床データを置かない. これは手順ではなく守るべき制約である.
~/data/TIASJudgeModel/(ENV_03)data/・runs/ は .gitignore 済み実データが無い手元で学習パイプラインを流すため,合成データ生成スクリプトを使う(実装フェーズで作成).
data/synthetic/(.gitignore 対象)| Host 名 | アドレス | 用途 |
|---|---|---|
Newton | Newton.local(研究室 LAN 内) | 学習の実行.RTX A6000×3・Ubuntu 22.04・uv・Python 3.12 |
Newton-via-lab | 研究室 PC を ProxyJump した経路 | 学外から接続する場合 |
~/.ssh/config は SmTIAS-LightSim で構築済みのものを流用する(設定手順は同プロジェクトの docs/02_ENV/ENV_02_環境構築手順.md「研究室サーバ編」を参照)リモート実行ツール(ENV_01.sm-remote の移植)を使う.コマンド名・オプションは実装時に確定し,ENV_04_開発コマンド.md に記載する.
uv add.uv.lock はコミットするruns/<実験ID>/config.yaml に実際に使った設定を保存する| 症状 | 原因 | 対処 |
|---|---|---|
サーバで torch.cuda.is_available() が False | CPU 版 wheel が入った | ENV_01「CPU / GPU の依存差」に従い [tool.uv.sources] で PyTorch の CUDA インデックスを指定する |
ssh Newton 'cat ...' が応答せず止まる | 標準入力が開いたまま(LightSim で実測) | ssh -n を付ける |
| 学外からの転送が遅い | Tailscale が DERP 中継経由になっている | tailscale ping で経路を確認し,転送は差分だけにする |
| ファイル操作系のツールが全てブロックされる | フック用の Python が見つからない | python3 / python / py のいずれかが起動できるようにする |
サーバで uv: command not found | 非対話 ssh の PATH に ~/.local/bin が入らない | コマンドの前に export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" を付ける(リモート実行ツールもこれを行う) |
踏み台経由で connect failed(ホスト名不明) | 踏み台側の mDNS(Newton.local)の解決が一時的に失敗する | 時間をおいて再試行する.頻発する場合は踏み台の ~/.ssh/config で Newton を IP 指定にする |