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クイックスタート

このガイドでは、GPU Containerを初めて作成して接続する手順を説明します。

前提条件​

  • 十分なcreditがあるFPT AI Factoryアカウント。
  • workspaceへのアクセス権限（Organization → Project）。

ステップ 1 — GPU Containerへ移動​

  1. FPT AI Factoryにログインします。
  2. トップバーで正しい Organization / Project が選択されていることを確認します。
  3. 左サイドバーで FPT GPU Cloud → GPU Container をクリックします。

GPU Containerリスト — 空の状態

ステップ 2 — コンテナを作成​

  1. + Create Container をクリックします。
  2. Container name を入力します（最大40文字；英小文字、数字、ハイフンのみ；文字または数字で始まり終わる必要があります）。
  3. GPU Instance で必要なサイズを選択します。右パネルの料金サマリーがリアルタイムで更新されます。

GPU Containerの作成 — GPU instanceの選択

  1. Template で Recommended template（デフォルト：Jupyter Notebook）または Bring your own template（任意のレジストリのカスタムイメージを使用）を選択します。
    • テンプレートを変更するには Change template をクリックしてリストから選択します。

GPU Containerの作成 — templateの選択

  1. Access container で、アプリケーションが必要とする HTTP Ports と TCP Ports を追加します。
    • HTTPポートには自動的にパブリックHTTPS URLが割り当てられます。
    • TCPポートはSSHや直接接続に使用します。
  2. （オプション）Advanced settings を展開して：
    • Persistent disk をアタッチ — 容量（1〜3,000 GB）とマウントパスを設定。
    • Environment variables を追加（起動時にコンテナに渡されるkey-valueペア）。

GPU Containerの作成 — ポートと詳細設定

  1. 右パネルの Container Summary と Pricing Summary を確認し、Create Container をクリックします。

プロビジョニングは通常1〜3分かかります。コンテナはリストに Starting 状態で表示され、その後 Running に移行します。

ステップ 3 — コンテナに接続​

コンテナが Running 状態になったら、コンテナ名をクリックして詳細ページを開きます。設定したポートに応じて：

  • HTTP endpoint — HTTPポートの横に表示されるURLをコピーしてブラウザで開きます。
  • SSH / TCP — 詳細ページに表示されるホスト名とポートをSSHクライアントやアプリケーションで使用します。

ステップ 4 — コンテナを停止​

不要な課金を避けるため、使用しないときはコンテナを停止してください。

  1. GPU Container リストに戻ります。
  2. Actions 列でコンテナの横にある Stop をクリックします。
  3. 操作を確認します。
警告

コンテナを停止すると Persistent disk のデータは保持されますが、Temporary disk のデータは削除されます。停止する前に必要なファイルをダウンロードまたはバックアップしてください。

コンテナを完全に削除するには、Actionsの Delete をクリックします。