導入ガイド

GeMM をインストールして初回起動するまでの手順を説明します。

1. 前提条件の確認

以下がインストール済みであることを確認してください：

• NVIDIA GPU（VRAM 16GB 以上推奨）
• Docker 24.0 以上 / Docker Compose v2
• NVIDIA Driver 535 以上
• NVIDIA Container Toolkit
• HuggingFace トークン

# Docker バージョン確認
docker --version

# NVIDIA Driver 確認
nvidia-smi

# NVIDIA Container Toolkit 確認
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

NVIDIA Container Toolkit のインストール

未インストールの場合：

sudo apt update && sudo apt install nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

2. HuggingFace トークンの取得

GeMM-Core はAIモデルのダウンロードに HuggingFace トークンが必要です。

1. https://huggingface.co/settings/tokens にアクセス
2. トークンを作成（Read 権限で十分）
3. .env ファイルに設定します（次のステップで説明）

3. 環境変数の設定

cp .env.example .env

.env ファイルを編集し、以下を設定してください：

エンタープライズプランをご契約の場合、担当者よりライセンスキーと設定済みの .env ファイルをお送りします。

4. GeMM の起動

# イメージの取得と起動
docker compose up -d

# 起動状態の確認
docker compose ps

# ログの確認（初回はモデルダウンロードに時間がかかります）
docker compose logs -f

初回起動時はAIモデルのダウンロードが行われるため、30分〜1時間程度かかる場合があります。

起動が完了すると、以下のURLでアクセスできます：

5. 初回セットアップ

1. ブラウザで http://localhost:3000 にアクセス
2. 管理者アカウントを作成
3. ライセンスキーを入力してアクティベーション
4. 動画や画像をアップロードして解析を開始

システム準備状態の確認

# GeMM-Core の準備状態を確認
curl http://localhost:8000/api/system/ready

レスポンスが {"ready": true} になれば解析を開始できます。

トラブルシューティング

GPU が認識されない

# GPU の確認
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

# NVIDIA Container Toolkit の再インストール
sudo apt update && sudo apt install nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

モデルのダウンロードに失敗する

• HuggingFace トークンが正しく設定されているか確認してください
• トークンに適切な権限（Read）があるか確認してください
• ネットワーク接続を確認してください

メモリ不足エラー

VRAM が不足している場合は、.env ファイルで CUDA_VISIBLE_DEVICES を調整し、十分なVRAMを持つGPUを指定してください。

ポートの競合

デフォルトポートが使用中の場合は、docker-compose.yml でポートマッピングを変更してください。

# 例: フロントエンドを3100に変更
frontend:
  ports:
    - "3100:80"