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hasegawa / TIASJudgeModel
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TIASJudgeModel / docs / 02_ENV / ENV_02_環境構築手順.md
@rintoHasegawa rintoHasegawa 17 days ago 5 KB [add] 2 サーバの空き GPU を自動で選ぶリモート実行ツールを実装
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環境構築手順 (Environment Setup)

前提ツール (Prerequisites)

ツール用途備考
gitバージョン管理運用は .claude/rules/git-conventions.md
ghGitHub CLIPR 作成・リポジトリ設定
uvPython・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）

手元 PC のセットアップ (Local Setup)

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．

臨床データの取り扱い (Clinical Data Handling)

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．

  • 実データは研究室 PC が原本，学習用のコピーは Newton の ~/data/TIASJudgeModel/（ENV_03）
  • 手元へ回収するのは非個人情報の派生物のみ（指標・学習曲線・混同行列・ログ・モデル重み）
  • 画像・ラベル・患者 ID を含むファイルは回収しない
  • data/・runs/ は .gitignore 済み

合成データでの動作確認 (Synthetic Data)

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）．

  • 出力先: data/synthetic/（.gitignore 対象）
  • 目的は「落ちずに 1 エポック回り，指標が書き出される」ことの確認であり，精度は意味を持たない

研究室サーバの利用 (Lab Server)

Host 名アドレス用途
Newton192.168.23.14（研究室 LAN 内．Newton.local）学習の実行．RTX A6000×3・Ubuntu 22.04・uv
Archimedes192.168.23.15（研究室 LAN 内）学習の実行．RTX A6000×2・Ubuntu 22.04・uv（2026-09-27 導入）．/home の空きが少ない（2026-09-27 時点で使用率 97%・空き 64 GB）
踏み台 labpc研究室 PC（Tailscale 経由）学外から接続する場合は -J labpc を付ける

  • どちらのサーバを使うかはリモート実行ツールが空き GPU から自動で選ぶ（SPEC_03．Newton 優先）

  • Newton-via-lab のような別名は ~/.ssh/config で定義しているが，Archimedes には別名が無い．リモート実行ツールはアドレスと -J labpc で直接指定するため別名に依存しない

  • SSH の鍵と ~/.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）

  • サーバ上では編集しない．コードは常に手元から送る（次節）

  • サーバに GitHub の認証情報を置かない

日常の流れ (Daily Workflow)

リモート実行ツール tias-remote を使う（コマンドは ENV_04「リモート実行」，仕様は SPEC_03）．

  1. 手元でコードを編集する
  2. uv run tias-remote gpus で空き状況を見る（任意）
  3. uv run tias-remote run --name <ジョブ名> -- <コマンド> で起動する（空いている GPU を両サーバから自動で選び，コードを送ってから tmux で起動する）
  4. uv run tias-remote logs <ジョブ名> で様子を見る
  5. uv run tias-remote pull <実験ID> で結果（指標・図・ログ）を持ち帰る

環境再現性のルール (Reproducibility Rules)

  • 依存の追加は uv add．uv.lock はコミットする
  • 絶対パスをコードにハードコードしない（設定 YAML と環境変数で渡す）
  • 乱数シードを設定ファイルで固定し，runs/<実験ID>/config.yaml に実際に使った設定を保存する

トラブルシューティング (Troubleshooting)

症状原因対処
サーバで torch.cuda.is_available() が FalseCPU 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）
tias-remote で「接続不可（Host key verification failed）」手元の known_hosts にそのサーバの IP アドレスのホスト鍵が無い（別名 newton.local 等でしか接続したことが無い）一度 ssh -J labpc hasegawa@<IP> exit を実行して登録する．既存の別名の鍵と同じかを ssh-keygen -lF <IP> と ssh-keygen -lF <別名> の指紋で確かめる
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