zxell.aireview12: 本番初の分散処理成功(Windows 実機 × 4 タスク完了)・紹介サイト公開確認
作成日: 2026-08-12 対象: review11 の ⇒ 回答を受けた対応
1. 実施内容・確認結果
1-1. Windows クライアント(確認事項 1)— 承認し、本番経路で 4 タスクすべて処理完了 🎉
登録申請((省略: クライアントのホスト名))を確認 → 承認 → ダミーのグローバル重み v1 と 4 種のスモークタスクを投入したところ、お手元のクライアントがすべて処理し切りました:
| task | 種別 | 結果 |
|---|---|---|
| 5 | preprocess | done(metrics 受領) |
| 6 | eval | done(metrics 受領) |
| 7 | verify | done(metrics 受領) |
| 8 | train | done(重み v1 をダウンロード → checksum 検証 → Δ をアップロード。Δ はサーバの results/task_8/ に保存済み) |
これは「Windows 実機 → インターネット(HTTPS/nginx)→ コーディネータ → PostgreSQL → ストレージ」という本番経路での初の分散処理です。承認フロー・リース・結果永続化・重み配布のすべてが実環境で機能しました。フェーズ2 MVP の土台は実証済みといえます。
- クライアントは現在もタスク待ちでポーリング常駐しているはずです。Ctrl+C で止めて構いません(いつ再開してもそのまま続きから動きます)
- 今回のダミー行(重み v1、task 5〜8、results)は当面残しておき、実学習の開始前にこちらで掃除します
1-2. 1 点だけ気づき: GPU が検出されていません
登録された自己申告スペックで gpu が空でした。クライアントは nvidia-smi コマンドで GPU を検出しますが、それが失敗したことを意味します(ダミー処理には影響なし。ただし本物の train を割り当てる際の判定に使うので、直しておきたい)→ 確認事項 1
省略: 1-3. 紹介サイトの公開確認、1-4. サーバのディスク(サーバ運用)
2. 確認事項
- Windows 機で
nvidia-smiの確認: コマンドプロンプトでnvidia-smiを実行し、結果を教えてください。- GTX 1050 の表と CUDA Version が出る → PATH の問題ではないので、こちらでクライアント側の検出処理を調べます(出力の 1〜2 行目を貼ってもらえると確実です)
- 「認識されていません」等のエラー → NVIDIA ドライバが未導入の可能性が高いです。 https://www.nvidia.com/drivers から GTX 1050 用の最新ドライバを入れてください(学習フェーズで必須になります。今すぐでなくても OK)
アーキテクト回答出ました：(省略: nvidia-smi の出力(ドライバ 461.40 / CUDA 11.2、GeForce GTX 1050・2048MiB を認識))
- (任意)2 台目の Windows 機: 同じ手順でいつでも参加できます。登録したらお知らせいただければ承認します。急ぎではありません(フェーズ2 の 2 台分散実験までにあれば十分です)。
アーキテクト回答了解です。
3. 次の作業予定(フェーズ1 を開始します)
ここからしばらくはサーバ機での前処理・トークナイザ作業が中心になります:
- コーパス抽出 v1: (省略: 抽出処理の詳細(元データの構造・保存場所))
- SentencePiece トークナイザ学習: 語彙 48k / 64k の 2 条件で学習し、言語別の圧縮効率(トークン/文字)を比較 → 採用案を報告
- 実測トークン数の確定 → シャード設計(サイズ・パック方式・checksum)の提案
- 並行して: 運用ダッシュボード v1(
/api/status表示、管理キー入力式)
次回レビューは「トークナイザ比較と実測トークン数」の報告になる予定です。