Docker SDK モデル配置状況

[!NOTE] 最新の実装状況は 機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。

更新日時: 2026-04-09

確認結果: - 起動中 SDK API コンテナ: evospikenet-api - 公開ポート: http://127.0.0.1:8000 - data_artifacts テーブルには 1 件のみ存在 - artifact 内容は重みではなく model_metadata.json

artifact 内容:

{"source_model": "src/models/model_evospikenet.pt"}

実態確認: - ホスト側ワークスペースに src/models/model_evospikenet.pt は存在しない - evospikenet-api コンテナ内にも /home/appuser/app/src/models/model_evospikenet.pt は存在しない - saved_models Docker volume も空

補足: - evospikenet-llm-trainer-gpu は再起動を繰り返しており、ログには bitsandbytes.BitsAndBytesConfig の import failure が出ています。 - そのため、モデル生成または保存まで到達していない可能性が高いです。

結論: - 現在の Docker SDK には「本番モデルの参照 metadata」はあるが、「本体重み」は無い状態です。 - 本番モデルでフェーズ 3 の変換・検証を進めるには、次のどちらかが必要です。

1. 学習コンテナの依存不整合を直し、実際の .pt / .pth を生成する
2. 外部で既にある本番重みを SDK artifact として再登録する

補助ツール: - scripts/device/fetch_sdk_model_artifact.py を追加済み - metadata と実ファイルの両方取得を試み、結果を sdk_model_fetch_result.json に出力できます