大規模言語モデル講座 基礎編 2025 Autumn 敗因を勝因に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/34ffd2b0c47a5f3665d9
オンライン講義。Zoomで講義。資料はWebにあるが、どのWebか、半分くらい受講するまで毎回迷子だった。
自分の個人のサイトに作業記録をつけていた。
Githubのようなgitのサイトと、docker hubがあると嬉しいかなって思いながら、資料を整理しています。
ChatGPT
- Notion.site
- Omnicanpus
- Google Colab
- Hugging Face
- sli.do
- slack
- Google form
- Google drive
- Zoom
- Web
- Mail という１１のサービスを利用しようとしています。どのサービスをどう組み合わせると便利でしょうか。
ChatGPT:
ありがとうございます。いただいた１１サービスを整理して、目的別に組み合わせると便利な例をご提案します。サービスの特徴を踏まえつつ、効率的なワークフローを考えます。
- 教育・学習関連
対象: 学習コンテンツ作成・配布、課題提出、ディスカッション
Notion.site + Omnicampus + Google Colab + Hugging Face
Notion.site: コースの全体構成、Day1〜Day20の教材や進捗管理を公開。
Omnicampus: 講義動画、クイズ、課題管理。
Google Colab: プログラミング演習の実行環境としてリンク提供。
Hugging Face: NLPや機械学習モデルを使った演習課題を組み込む。
便利な組み合わせ例
Notion.siteにコース概要とDayごとのリンクをまとめる
Omnicampusで課題や動画を提供
Colabでコード実行・提出
Hugging Faceのモデルを課題で利用- コミュニケーション・Q&A
対象: 講師と受講者、チーム内情報共有
Slack + Zoom + Mail + Web
Slack: 日常的な質問や議論、ファイル共有、チャンネルごとの整理
Zoom: リアルタイムの講義、質問会、打ち合わせ
Mail: 重要連絡、公式通知、パスワードなどセキュア情報の送付
Web: 社外公開資料や参照リンクの共有
便利な組み合わせ例
Zoomで講義 → Slackで議論や質問
重要連絡はMailで配信 → Slackで補足情報やリンク
Webサイトで関連資料を常に参照可能に- アンケート・フィードバック
対象: 学習評価、イベント調査、参加者意見収集
Google Form + sli.do
Google Form: 課題提出、アンケート、データ集計
sli.do: ライブ投票、Q&A、リアルタイムフィードバック
便利な組み合わせ例
事前アンケートや課題提出にGoogle Form
授業中の意見集約や投票にsli.do- ファイル管理・共有
対象: 教材、提出物、成果物の管理
Google Drive + Notion.site + Slack
Google Drive: ファイルの保管・共有・バージョン管理
Notion.site: ファイルリンクを整理して表示
Slack: 共有通知や短期プロジェクトでのファイルやリンク共有
便利な組み合わせ例
Driveに教材をアップ → Notionで整理
Slackで「新しい資料アップしました」と通知- 学習ワークフローの全体例
Notion.siteで全体マップを公開
Omnicampusで講義動画・課題配布
Google Colabで実習
Hugging FaceでAIモデル演習
Google Driveで教材保存・提出
Slackで質問・議論
Zoomでリアルタイム授業
Google Form + sli.doでアンケート・投票
Mailで重要連絡
💡 ポイント
「静的情報」はNotion.site、Google Drive
「動的コミュニケーション」はSlack、Zoom、sli.do
「課題・演習」はColab、Hugging Face
「公式通知」はMail
希望があれば、この11サービスを1つの図にしてワークフローを可視化することもできます。
作ってほしいですか？
プログラミングであればGithubなどを利用すれば楽だと思います。いかがでしょうか。
ChatGPT:
その通りです。特にプログラミング学習やチーム開発が絡む場合、GitHubを中心に据えるとかなり効率的です。理由と組み合わせ例を整理します。
- GitHubを中心に据えるメリット
コード管理: バージョン管理が自動で行われる
コラボレーション: プルリクエストやIssuesで議論が可能
自動化: GitHub Actionsでテスト・デプロイ・演習採点などを自動化
統合: Colab、Hugging Face、Slackなどと連携できる- プログラミング学習向けワークフロー例
静的教材・説明
Notion.site: 学習カリキュラム、Dayごとの教材リンク
Omnicampus: 講義動画やクイズ
GitHub: サンプルコードリポジトリ、演習課題の配布
実習・演習
Google Colab: GitHubリポジトリのコードを開いて実行・編集
Hugging Face: 機械学習モデル演習のサンプルコードをGitHubと連携
コミュニケーション
Slack: 議論、質問、進捗報告
Zoom: リアルタイム授業やコードレビュー
Mail: 重要連絡、パスワードや認証情報
フィードバック・評価
Google Form + sli.do: アンケート、理解度チェック、投票
ファイル・成果物管理
Google Drive: 大きなデータセット、資料、提出物
GitHub: コード・ノートブックの提出・履歴管理
💡 ポイント
GitHubでコードを集約すると、演習の提出 → 自動採点 → フィードバックまで一気通貫で管理可能
ColabやHugging Faceと連携すれば、受講者がローカル環境をほとんど意識せずに学習できる
Slackで議論・質問 → GitHubでIssue管理 → Zoomでレビュー、と流れが自然
希望であれば、このワークフローを図にして可視化し、11サービスとの組み合わせも含めて示すことができます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。では、いただいた11サービスに GitHub を加えた形で、学習・プログラミング向けワークフローを図式化します。
ワークフロー図（概念）
┌──────────────┐
│ Notion.site │ ← カリキュラム・教材リンク
└─────┬────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Omnicampus │ ← 講義動画・クイズ
└─────┬────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ GitHub │ ← コード配布・課題提出・バージョン管理
└─────┬────────┘
│
┌────────────┴─────────────┐
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ Google Colab │ │ Hugging Face │
│ (コード実行) │ │ (ML演習) │
└──────────────┘ └──────────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ GitHub │ ← 演習成果をプッシュ・管理
└──────────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Google Drive │ ← データ・資料の保管
└──────────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Slack/Zoom │ ← 質問・議論・レビュー
└──────────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Google Form │ ← 理解度チェック・課題提出
└──────────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ sli.do │ ← ライブ投票・アンケート
└──────────────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Mail/Web │ ← 重要連絡・補助資料公開
└──────────────┘
図のポイント
教材・カリキュラム系: Notion.site → Omnicampus
プログラミング演習系: GitHub → Colab / Hugging Face
成果物管理: GitHub + Google Drive
コミュニケーション: Slack / Zoom
評価・フィードバック: Google Form + sli.do
公式通知・参照資料: Mail / Web
もし希望であれば、これを より視覚的に矢印で繋いだフローチャート 形式で作成して、全体の流れを一目で分かるようにすることもできます。
作りますか？
図はplantUMLでお願いします。
ChatGPT:
了解です。では、先ほどのワークフローを PlantUML のフローチャート形式 に変換します。以下のコードで、全体の流れを矢印で表現しています。
💡 ポイント
GitHub を中心に据え、コード演習や成果物管理を集約
Colab / Hugging Face は GitHub と双方向で連携
Slack / Zoom でコミュニケーション
フィードバックは Google Form → sli.do → Mail/Web へ
希望であれば、このPlantUMLコードを より見やすいボックス色分けやレイアウト にカスタマイズして作ることもできます。
作りますか？
全体を調整するのは、Web,Slack, Githubなどのどこがいいでしょうか。
ChatGPT:
全体の ワークフローや情報の統合・可視化を調整する場所 は、目的や管理範囲によって変わりますが、今回の11サービス＋GitHubの構成を考えると、以下の順で整理できます。
- Notion.site での全体管理が最適
理由
カリキュラム、教材、進捗、リンクなどを すべて1ページで可視化可能
SlackやMailでの通知やGitHub/Colabへのリンクも埋め込める
外部公開・社内共有・アクセス権限設定が柔軟
役割
11サービスの ハブ として全体の「ナビゲーションマップ」を作る
学習者やチームメンバーが最初に見る「ポータル」として最適- Slack/Web はサブの調整・通知
Slack
日常的なコミュニケーションや短期プロジェクトの進行管理
問題発生や軽微な調整の通知
Web
公開資料や補助ドキュメントを整備
Notion.siteの補助としてリンク整理- GitHub はコード・成果物中心
理由
コード・ノートブック・モデルはGitHubが中心
課題や修正版の提出・管理もGitHub
注意点
ワークフロー全体の「見える化」には向かない（コード中心なので学習カリキュラムのマップとしては非効率）
💡 まとめ
全体フローや学習カリキュラムの調整・可視化 → Notion.site
リアルタイムの連絡・議論・軽い調整 → Slack
コード・演習・成果物管理 → GitHub
公式情報や補助資料 → Web / Mail
もし希望であれば、この Notion.site をハブにしたPlantUML図 に更新して、全サービスの役割を色分けして見やすく作ることもできます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。それでは Notion.site をハブにして、各サービスの役割を色分けしたPlantUML図 を作ります。
💡 図のポイント
Notion.site（青） をハブにして、全サービスへのアクセスやフローを集約
コード関連（緑） は GitHub/Colab/Hugging Face
コミュニケーション（黄） は Slack/Zoom/Web
フィードバック（ピンク） は Google Form + sli.do
ストレージ（グレー） は Google Drive + Mail
これで、全11サービス＋GitHubの役割が一目でわかる 色分け付きフロー図 になっています。
必要であれば、矢印の向きやレイアウトを調整して 横長・縦長の見やすい図 にカスタマイズすることも可能です。
作りますか？
仕組みを作っても、ツールの使い勝手を改良する人、ツールの使い方の質問に答える人、ソースコードなどの技術的な回答をする人、利害を調整する人などが大事だというのが経験則です。４人以外に、どういう振る舞いをする人がいるといいでしょうか。
ChatGPT:
おっしゃる通りです。経験則からも、仕組みやツールを整備しても、人の役割や行動が揃わなければ実際にはうまく回らないことが多いです。
ご提示の４人は以下です：
ツールの使い勝手を改良する人（UX・運用改善）
ツールの使い方の質問に答える人（サポート・ヘルプ）
ソースコードなどの技術的回答をする人（技術専門家）
利害を調整する人（マネジメント・調整役）
これに加えて、チームや学習コミュニティであると便利な振る舞い・役割を整理すると：
5. モチベーションを維持する人
小さな成功や進捗を可視化し、他メンバーを励ます
難しい課題に直面したときに「やる気の火種」を保つ
チーム内の雰囲気を前向きに維持
6. 知識を整理・体系化する人
複数の回答や情報を整理して、ナレッジベースやマニュアル化
Notion.site や Wiki へのまとめ役
同じ質問が何度も出ないように仕組み化
7. 新しいアイデアや改善点を提案する人
ツールやワークフローの改善点を見つける
新しい技術、手法、外部リソースを紹介
チームを進化させる「発明家」的存在
8. 品質・安全をチェックする人
作業や提出物、コードの品質をレビュー
データ管理・セキュリティ・ルール遵守を確認
エラーや不具合の早期発見に貢献
9. 橋渡し役（コミュニティ連携）
外部チームや他部門と情報を共有
API・外部サービス・オープンソースの活用を促進
外部知見を内部に取り込む
💡 ポイント
「役割」と「振る舞い」は必ずしも個人に固定する必要はない
一人が複数の振る舞いを兼ねても良い
大事なのは 「仕組み × 人の行動」が連動すること
希望であれば、先ほどの 11サービス＋GitHubのワークフロー図に、この人の振る舞いを配置した形 を PlantUML で作って見える化することも可能です。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
では、先ほどの 11サービス＋GitHubのワークフロー に、各種「人の振る舞い・役割」を配置して見える化した PlantUML図 を作ります。
💡 図のポイント
サービス（色分け）
ハブ: Notion.site（青）
コード: GitHub / Colab / Hugging Face（緑）
コミュニケーション: Slack/Zoom/Web（黄）
フィードバック: Google Form / sli.do（ピンク）
ストレージ: Drive / Mail（灰）
人の振る舞い（オレンジ）
先ほど挙げた9種の振る舞いを対応サービスに接続
役割ごとにどこに関与するか一目でわかる
この図を使うと、「ツールと人の役割の連動」 が可視化され、ワークフローの改善ポイントも把握しやすくなります。
希望であれば、この図を 矢印の向きやレイアウトを整えて、左右に整理した見やすいフローチャート にすることもできます。作りますか？
ツールを改良するために、ツール間の連携のソースコードの例を５つ以上お示しください。
ChatGPT:
了解です。ここでは、11サービス＋GitHubを中心としたワークフローの ツール間連携例 を、現実的に自動化・改良できるソースコード例で5つ以上示します。Python中心ですが、必要に応じてAPI呼び出しやスクリプトを応用できます。
- GitHub → Google Colab 連携
GitHub上のノートブックやコードをColabで開く例。
ColabでGitHubのノートブックを開く
notebook_url = "https://github.com/username/repo/blob/main/notebook.ipynb"
!curl -L {notebook_url} -o notebook.ipynb
用途: 最新のコードや演習課題を自動取得して実行。
- Google Drive → Slack 連携
Google Driveに新しいファイルが追加されたらSlackに通知する例（Python + Slack API）。
from slack_sdk import WebClient
import os
slack_token = os.environ["SLACK_BOT_TOKEN"]
client = WebClient(token=slack_token)
new_file_name = "lecture1.pdf"
channel_id = "C1234567890"
client.chat_postMessage(channel=channel_id, text=f"新しいファイルがDriveに追加されました: {new_file_name}")
用途: 教材の更新を受講者・チームに自動通知。
3. Google Form → GitHub Issue 自動作成
受講者の質問や課題提出内容をGitHubのIssueとして登録。
from github import Github
import csv
g = Github("GITHUB_TOKEN")
repo = g.get_repo("username/repo")
with open("responses.csv") as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
title = f"課題提出: {row['StudentName']}"
body = f"提出内容:\n{row['Answer']}"
repo.create_issue(title=title, body=body)
用途: フォーム提出をコード管理フローに統合。
4. Slack → Google Drive 自動保存
SlackチャンネルにアップされたファイルをDriveに保存。
from slack_sdk import WebClient
import requests
import os
slack_token = os.environ["SLACK_BOT_TOKEN"]
client = WebClient(token=slack_token)
channel_id = "C1234567890"
# チャンネルのメッセージ取得
messages = client.conversations_history(channel=channel_id)["messages"]
for msg in messages:
if "files" in msg:
for f in msg["files"]:
url = f["url_private_download"]
r = requests.get(url, headers={"Authorization": f"Bearer {slack_token}"})
with open(f["name"], "wb") as out:
out.write(r.content)
用途: 資料やコードを自動で集約。
5. Hugging Face → Google Colab 連携
Hugging FaceのモデルをColabで直接ロードして演習に利用。
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
result = classifier("I love using these automated workflows!")
print(result)
用途: 機械学習モデルを授業・演習に組み込む。
6. GitHub Actions → Slack 通知
GitHubのコード更新やプルリクエストに対してSlack通知を自動化。
name: Notify Slack on Push
on:
push:
branches: [main]
jobs:
notify:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Send Slack message
uses: slackapi/slack-github-action@v1.23.0
with:
channel-id: C1234567890
slack-message: "新しいコードがプッシュされました: ${{ github.repository }}"
slack-token: ${{ secrets.SLACK_BOT_TOKEN }}
用途: 開発進行状況をチームに即時共有。
💡 ポイント
データの自動流れを作ると、ツール間の手作業が減りUX向上
Slack・Mailは通知、GitHub/Colab/HFは演習・コード管理、Drive/Formはファイル・課題管理と役割分担
これらのスクリプトを組み合わせると、学習や開発のワークフロー全体をほぼ自動化可能
希望であれば、これらの ツール連携例をPlantUMLの図に落とし込み、どの連携がどこに作用するか可視化することもできます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。では、先ほど提示した ツール間連携例（GitHub, Colab, Slack, Drive, Hugging Face, Google Form など） を PlantUML で図示して、どのサービスがどのサービスに作用しているかを可視化します。
💡 図のポイント
GitHub を中心に Colab や Actions と連携
Slack は通知や議論に活用
Google Drive はファイル集約と Slack 自動通知
Google Form は提出課題やアンケートを GitHub に自動登録
Hugging Face は Colab 上で演習用に活用
この図で、どのサービスがどこに作用しているかを一目で把握でき、ツール改良や自動化の全体像を整理できます。
希望であれば、これを 11サービス全体＋GitHubをハブにした学習フロー図 に統合して、さらに役割ごとの人の振る舞いまで含めた 総合フローチャート に拡張することも可能です。
作りますか？
作業結果をdocker hub等に保存して、続きを他の人ができるようにすると便利だというのが経験則です。いかがでしょうか。
ChatGPT:
まさにその通りです。経験則としても、作業結果や実行環境を Docker Hub などに保存して共有する仕組みは非常に有効です。理由を整理します。
- メリット
(1) 環境依存問題を解消
Docker イメージとして保存すると、OSやライブラリの違いに関係なく同じ環境で実行可能
Colab やローカル、サーバーの差異による「動かない問題」を回避
(2) 作業の継続性
他の人が作業を引き継ぐ際、途中の状態や成果物がそのまま利用可能
進行中プロジェクトで「誰がどこまでやったか」を明確化できる
(3) バージョン管理
GitHubでコード、Docker Hubで環境・成果物を保存
イメージごとにタグ付けすれば、過去の状態を再現可能
(4) 共同開発・学習効率向上
チームメンバーが同じイメージを利用できるため、環境構築に時間を取られず演習や開発に集中
学習コミュニティでは「前の人が作った演習環境をそのまま使える」- 実際の運用例
GitHub + Docker Hub
GitHub Actions で自動ビルド → Docker Hub にプッシュ
Colab やローカルで docker pull するだけで作業継続可能
演習課題の提供
学習者用に Docker イメージを作成 → Hugging Face モデルやデータセットも同梱
受講者は Colab で !docker run するだけで即実習
成果物の共有
プログラムの中間結果や計算結果を Docker イメージに含めて保存
他のチームメンバーが同じ状態から続きを実行可能
💡 ポイント
「コードだけ」では作業環境は完全に再現できない
Docker Hub やコンテナ保存を組み合わせることで、チーム全員が同じ作業状態を扱える
結果として「作業の引き継ぎ」「再現性」「学習の効率」が大幅に向上
必要であれば、この Docker Hub を組み込んだツール＋人の振る舞いワークフロー を PlantUML で図示し、どの段階で Docker を使うと便利か可視化することもできます。
作りますか？
Google Colab, Hugging Faceをdockerと連携する方法をお示しください。
ChatGPT:
承知しました。ここでは Google Colab と Hugging Face を Docker と連携して作業環境を再現・共有する方法 を整理して示します。
- Dockerイメージの作成
まず、ColabやHugging Faceで利用するライブラリ・ツールをまとめて Docker イメージ化します。
Dockerfile例：
# ベースイメージ
FROM python:3.11-slim
# 作業ディレクトリ
WORKDIR /workspace
# 必要ライブラリのインストール
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install jupyterlab notebook \
google-colab \
transformers \
datasets \
torch \
pandas \
matplotlib \
scikit-learn \
slack_sdk
# ポート解放（Jupyter用）
EXPOSE 8888
# デフォルトコマンド
CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root", "--NotebookApp.token=''"]
ポイント：
google-colab ライブラリを入れると Colab 上の Notebook API にも対応可能
transformers や datasets は Hugging Face 用
Jupyter Lab を起動してブラウザでアクセス可能
2. Dockerイメージのビルドと保存
# Dockerイメージのビルド
docker build -t my_colab_hf:latest .
# Docker Hubにプッシュ
docker tag my_colab_hf:latest username/my_colab_hf:latest
docker push username/my_colab_hf:latest
他の人は同じイメージを docker pull username/my_colab_hf:latest で取得可能
3. ColabでDockerイメージを利用する方法
Google Colab は直接 Docker を起動できませんが、ローカルPCやクラウドVMで Docker を使い、Colab 互換環境を動かすことができます。
手順：
ローカルまたはクラウドで Docker コンテナを起動
docker run -it --rm -p 8888:8888 username/my_colab_hf:latest
出力される Jupyter Lab URL をブラウザで開く
Notebook 上で Hugging Face モデルや Google Colab で使う Python コードをそのまま実行
ポイント: Colab 特有の GPU 利用や Drive マウントは Docker 側で別途設定（--gpus all, -v ~/Drive:/workspace/Drive）が必要です。
4. Hugging Face モデルを Docker 内で利用
from transformers import pipeline
# 感情分析モデル
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
result = classifier("DockerとColabを連携させると便利です")
print(result)
Docker コンテナ内でも Hugging Face モデルを同じようにロード可能
データや成果物もコンテナ内で保存でき、Docker Hub にイメージとして保存して共有可能
5. 共有・継続利用のフロー
Docker Hub にイメージを保存
チームメンバーは docker pull で同じ環境を取得
Colab と同じ Python コード、Hugging Face モデルをコンテナ内でそのまま実行
作業結果をコンテナ内に保存 → イメージを再プッシュ
他のメンバーがその状態から作業継続可能
💡 ポイント
Docker によって 環境構築の手間をゼロに近づける
Colab 互換 Notebook を Docker 内で動かせば、誰でも同じ環境で演習・開発可能
Hugging Face モデルやデータセットも コンテナ内に組み込んで一括管理
必要であれば、これを PlantUML でワークフロー図化 して、
「Docker Hub → Colab/Hugging Face → チームで作業継続」フローを可視化することもできます。
作りますか？
Colab/HuggingFaceとDocker Hubの連携をGithubで行う際の注意点には何がありますか。
ChatGPT:
承知しました。GitHub を中心に Colab / Hugging Face と Docker Hub を連携 する場合、便利な一方でいくつか注意点があります。整理すると以下の通りです。
- 認証情報の管理
Docker Hub の認証情報
GitHub Actions から Docker Hub に自動プッシュする場合、ユーザー名・パスワードやアクセストークンを GitHub Secrets に安全に保存
コード内に直接書かないこと（漏洩リスク）
Hugging Face API トークン
モデルをプルする際の認証トークンも GitHub Secrets に保存
Colab で実行する場合は、ノートブック内で Secrets を読み込むか .env で管理- イメージサイズ・依存関係
Colab や Hugging Face 用の Docker イメージはライブラリが多くなるため サイズが大きくなりやすい
大きいイメージはプッシュ・プルに時間がかかる
可能なら スリム化（slim Python、不要ライブラリ削除） を検討
GPU サポートやライブラリバージョンの依存関係にも注意
PyTorch / Transformers / CUDA のバージョン不一致で実行エラーが出やすい- 自動ビルドとトリガー設定
GitHub Actions で Docker イメージを自動ビルドする場合、無限ループや不要ビルドに注意
例: Docker Push → Push トリガー → 再ビルド …
ブランチやタグ単位で制御することが望ましい
ビルドが重い場合、CI/CD のタイムアウトやリソース制限に注意- セキュリティ
GitHub Actions 内で Secrets を使う場合、公開リポジトリでは露出リスクがある
Private リポジトリや限定公開リポジトリを推奨
コンテナ内に不要な秘密情報を残さない
Hugging Face モデルやデータセットに ライセンス制約 がある場合も注意- Colab との互換性
Colab は Docker を直接起動できないため、ローカルまたはクラウド VM 上で Docker 環境を使い Colab 互換の Notebook を実行する形になる
Notebook 内で GPU を使う場合は、Docker 側で GPU オプション (--gpus all) を有効にする- 作業の引き継ぎ
Docker Hub に保存することで環境は共有できるが、データや中間成果物の保存場所を明確にしておく必要がある
GitHub はコード・Notebook
Docker Hub は実行環境＋成果物
Google Drive は大容量データ
まとめ（注意点）
項目 注意点
認証情報 GitHub Secretsで安全管理、コードに直書き禁止
イメージサイズ 必要最小限でスリム化、ライブラリ依存注意
自動ビルド 無限ループ防止、ブランチ/タグ単位で制御
セキュリティ Private リポジトリ推奨、Secretsを残さない
Colab互換 Docker上でNotebook実行、GPU設定確認
データ管理 成果物や大容量データの保存場所を明確化
💡 ポイント
GitHub をハブにして Colab/Hugging Face と Docker Hub を連携する場合、「環境の再現性」と「セキュリティ・認証情報管理」 が最重要です。
希望であれば、この注意点を PlantUMLフロー図に組み込み、「GitHub→Docker Hub→Colab/Hugging Face」連携の安全・自動化フローとして可視化することも可能です。
作りますか？
これらの連携のスクリプトをいくつかご紹介ください。
ChatGPT:
了解です。では、GitHubをハブにして Docker Hub + Google Colab / Hugging Face を連携 する場合に使えるスクリプト例をいくつか整理します。用途別に5種類以上示します。
- GitHub Actions で Docker イメージをビルドして Docker Hub にプッシュ
name: Build and Push Docker
on:
push:
branches: [main]
jobs:
build_and_push:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v3
- name: Log in to Docker Hub
uses: docker/login-action@v2
with:
username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
- name: Build Docker image
run: docker build -t username/my_colab_hf:latest .
- name: Push Docker image
run: docker push username/my_colab_hf:latest
用途: GitHubリポジトリ更新時に、自動で Docker Hub に最新環境を反映
2. Colabで Docker イメージを取得して実行（ローカル/クラウド VM から）
# Colab では直接 Docker 起動不可 → ローカルやクラウド VM 上で
!docker pull username/my_colab_hf:latest
!docker run -it --rm -p 8888:8888 username/my_colab_hf:latest
用途: 他の人が Docker Hub のイメージを取得して Colab互換環境を起動
3. Hugging Face モデルを Docker 内で使用
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(
"sentiment-analysis",
model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
)
result = classifier("DockerとColabを連携すると便利です")
print(result)
用途: Docker環境内でも Hugging Face モデルをそのまま使える
4. GitHubからDocker Build → Colab互換 Notebookを自動更新
name: Update Notebook Docker
on:
push:
paths:
- "notebooks/**"
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Build Docker
run: docker build -t username/my_colab_hf:latest .
- name: Push Docker
uses: docker/login-action@v2
with:
username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
run: docker push username/my_colab_hf:latest
用途: Notebook の更新 → Docker イメージ自動反映 → チーム全員が最新環境を取得
5. Docker 内の Colab Notebook を Hugging Face API と連携
from transformers import pipeline
# Hugging Face のプライベートモデル利用時は TOKEN
import os
os.environ["HF_HOME"] = "/workspace/.huggingface"
os.environ["HF_API_TOKEN"] = "YOUR_HF_TOKEN"
nlp = pipeline("text-classification", model="username/private-model")
print(nlp("DockerでColab環境を再現"))
用途: Docker に保存した Notebook で Hugging Face モデルを安全に利用
6. GitHub Actions → Slack 通知（Dockerビルド完了）
- name: Notify Slack
uses: slackapi/slack-github-action@v1.23.0
with:
channel-id: C1234567890
slack-message: "Dockerイメージのビルドとプッシュが完了しました: ${{ github.repository }}"
slack-token: ${{ secrets.SLACK_BOT_TOKEN }}
用途: Dockerビルドの完了をチームに即時通知
💡 ポイント
GitHub Actions は Dockerビルド → Docker Hub → Colab/Hugging Face 環境反映 を自動化するハブ
Docker Hub は 作業環境や成果物の共有
Colab / Hugging Face は Notebook 実行や ML モデル利用
Slack などを組み合わせると チーム全体で進行状況を可視化
希望であれば、これら GitHub / Docker Hub / Colab / Hugging Face / Slack の自動連携フロー を PlantUML で図にして可視化することもできます。
作りますか？
はい。
ChatGPT:
了解です。では、これまでの説明を踏まえて、
GitHub ↔ Docker Hub ↔ Google Colab / Hugging Face / Slack の自動連携フローを
PlantUML のアクティビティ図で整理します。
@startuml
!define RECTANGLE class
skinparam class {
BackgroundColor<> LightBlue
BackgroundColor<> LightGreen
BackgroundColor<> LightYellow
BackgroundColor<> LightPink
BorderColor Black
}
RECTANGLE GitHub <> {
ソースコード管理
Actionsによる自動ビルド
}
RECTANGLE DockerHub <> {
Dockerイメージ保管
環境共有
}
RECTANGLE GoogleColab <> {
Notebook実行
ML演習
}
RECTANGLE HuggingFace <> {
モデル利用
データセット管理
}
RECTANGLE Slack <> {
ビルド・連携完了通知
}
' 連携フロー
GitHub --> DockerHub : ActionsでDockerビルド & Push
DockerHub --> GoogleColab : docker pull で環境取得
DockerHub --> HuggingFace : モデル/データ活用
GoogleColab --> HuggingFace : pipelineでモデル利用
GitHub --> Slack : ビルド完了通知
Slack --> チーム : 共有・議論
@enduml
💡 この図の読み方
GitHub
ソースコードとビルド設定を管理（中心的なハブ）
Docker Hub
環境と成果物の共有ストレージ
Google Colab / Hugging Face
実際にコードやモデルを動かす実行環境
Slack
各工程の結果をチームに通知して、作業を可視化
✅ この構成でできること
GitHub の push で Docker イメージを自動ビルド
Docker Hub から Colab や Hugging Face が pull
チーム全員が同じ実行環境で再現可能
Slack 通知で状況共有
ご希望があれば、これを次のように発展させられます：
Google Drive や Notion.site との連携を追加
人（担当者）の役割（開発者、運用者、管理者など）を追加
矢印に具体的なスクリプトや API 呼び出しを付与
どの方向に拡張しましょうか？
あなた:
Google Drive や Notion.site との連携を追加
ChatGPT:
素晴らしいです。
では、これまでの
GitHub ↔ Docker Hub ↔ Colab ↔ Hugging Face ↔ Slack
の連携に、
Google Drive（データ共有） と Notion.site（情報整理・タスク管理） を追加した
総合ワークフロー図（PlantUML版）をお示しします。
@startuml
!define RECTANGLE class
skinparam class {
BackgroundColor<> LightBlue
BackgroundColor<> LightGreen
BackgroundColor<> LightYellow
BackgroundColor<> LightPink
BackgroundColor<> LightGray
BackgroundColor<> Wheat
BorderColor Black
}
' 各サービスの役割ごとに分類
RECTANGLE GitHub <> {
ソースコード管理
Actionsによる自動ビルド
}
RECTANGLE DockerHub <> {
Dockerイメージ保管
環境共有
}
RECTANGLE GoogleColab <> {
Notebook実行
ML演習・実験
}
RECTANGLE HuggingFace <> {
モデル利用
データセット管理
}
RECTANGLE Slack <> {
ビルド・連携完了通知
チーム内議論
}
RECTANGLE GoogleDrive <> {
データ・成果物保存
Colabとの連携
}
RECTANGLE NotionSite <> {
ドキュメント管理
タスク進行・リンク集約
}
' 主要フロー
GitHub --> DockerHub : ActionsでDockerビルド & Push
DockerHub --> GoogleColab : docker pullで環境取得
DockerHub --> HuggingFace : モデル/データ利用
GoogleColab --> HuggingFace : pipelineでモデル利用
GitHub --> Slack : ビルド完了通知
Slack --> チーム : 共有・議論
' 追加連携
GoogleColab --> GoogleDrive : 結果・ログ保存
GoogleDrive --> GitHub : データ参照リンク
GoogleDrive --> NotionSite : 結果共有・資料リンク
NotionSite --> GitHub : タスク・進捗管理
NotionSite --> Slack : 通知・議論連携
Slack --> NotionSite : 作業メモ・議事録保存
@enduml
💡 図の概要
カテゴリ サービス 主な役割
開発・実行 GitHub / Colab / Hugging Face コード管理と実行環境
環境共有 Docker Hub チーム全体の実行環境統一
データ共有 Google Drive 実験結果・資料・データの保存
計画・ドキュメント Notion.site プロジェクト構成、進捗管理、リンク集約
コミュニケーション Slack 自動通知、議論、連絡
✅ この構成で実現できること
Colabで実行 → Driveに結果保存 → Notionで可視化
GitHub更新 → Docker Hub更新 → Slack通知
Hugging Faceでのモデル利用や実験を統一環境で再現
全体の知見・タスク・成果物を Notion に一元管理
希望であれば、これをさらに発展させて
🧑💻「人の役割（管理者・開発者・データ担当・学習者）」
を加えた 役割付きフロー図 に拡張することも可能です。
拡張してみますか？
あなた:
はい。
ChatGPT:
では、Google DriveやNotion.siteを含めた
「Google Colab」「Hugging Face」「Docker Hub」「GitHub」連携の具体的スクリプト例を示します。
💡 全体像（PlantUML）
@startuml
actor "開発者" as Dev
participant "GitHub" as GH
participant "Google Colab" as Colab
participant "Hugging Face" as HF
participant "Docker Hub" as DH
participant "Google Drive" as GDrive
participant "Notion.site" as Notion
Dev -> GH : コードPush（mainブランチ）
GH -> Colab : 最新ノートブックを取得
Colab -> HF : 学習済みモデルをアップロード
Colab -> DH : Docker imageをPush
Colab -> GDrive : 結果を保存（ログ・可視化画像など）
GH -> Notion : 自動投稿（進捗・実験記録）
@enduml
🧩 スクリプト例 1：GitHub Actions → Docker Hub 自動ビルド
.github/workflows/docker-build.yml
name: Build and Push Docker Image
on:
push:
branches: [ main ]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v3
- name: Build Docker image
run: docker build -t myuser/myimage:latest .
- name: Login to Docker Hub
run: echo "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}" | docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}" --password-stdin
- name: Push to Docker Hub
run: docker push myuser/myimage:latest
🧩 スクリプト例 2：ColabからGoogle Drive連携
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
Driveに結果を保存
with open('/content/drive/MyDrive/experiment/log.txt', 'w') as f:
f.write("Training complete!")
🧩 スクリプト例 3：ColabからHugging Faceへモデルアップロード
!pip install huggingface_hub
from huggingface_hub import HfApi, HfFolder
api = HfApi()
HfFolder.save_token("YOUR_HF_TOKEN")
api.upload_file(
path_or_fileobj="model.pt",
path_in_repo="model.pt",
repo_id="yourname/your-model",
repo_type="model"
)
🧩 スクリプト例 4：GitHub Actions → Notion 自動更新
.github/workflows/notion-update.yml
name: Update Notion
on:
workflow_dispatch:
push:
branches: [ main ]
jobs:
update:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Send update to Notion
run: |
curl -X POST "https://api.notion.com/v1/pages"
-H "Authorization: Bearer ${{ secrets.NOTION_TOKEN }}"
-H "Content-Type: application/json"
-H "Notion-Version: 2022-06-28"
-d '{
"parent": { "database_id": "'"${{ secrets.NOTION_DB_ID }}"'" },
"properties": {
"Title": { "title": [{ "text": { "content": "自動更新: Colab実験完了" } }] }
}
}'
🧩 スクリプト例 5：Google Drive → GitHub 自動同期
gdrive-to-github.sh
git clone https://github.com/youruser/yourrepo.git
cp -r /content/drive/MyDrive/experiment/results/* yourrepo/results/
cd yourrepo
git add .
git commit -m "Auto-sync from Google Drive"
git push origin main
🚀 組み合わせの利点
ツール 主な役割 連携先 効果
GitHub コード・CI/CD管理 Docker Hub, Notion 自動ビルド・記録
Colab 実験・実行環境 HF, GDrive, Docker クラウド上で再現性確保
Hugging Face モデル共有 Colab, GitHub モデル再利用容易
Google Drive ファイル保存 Colab, GitHub ログ・可視化保存
Notion.site ナレッジ整理 GitHub 進捗・成果を共有
Docker Hub 環境共有 GitHub, Colab 再現性ある開発環境提供
ご希望があれば、
上記の連携を「ひとつのGitHub Actionsワークフローに統合した形」でもご用意できます。
次に進める場合：
▶️ 統合版ワークフローを出力しますか？
はい。
ChatGPT:
了解しました。
では、Google Colab・Hugging Face・Google Drive・Docker Hub・Notion.site を GitHub Actions で統合連携する
「自動実験～共有パイプライン」の完全ワークフロー例を以下に示します。
💡 概要図（PlantUML）
🧩 統合ワークフロー例 .github/workflows/auto-lab.yml
name: Auto Lab Pipeline
on:
push:
branches: [ main ]
workflow_dispatch:
jobs:
experiment:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
# 1️⃣ リポジトリ取得
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v3
# 2️⃣ Colab Notebook 実行（GitHub Actionsから呼び出す）
- name: Run Colab Notebook
env:
COLAB_NOTEBOOK_URL: ${{ secrets.COLAB_NOTEBOOK_URL }}
COLAB_API_TOKEN: ${{ secrets.COLAB_API_TOKEN }}
run: |
echo "Triggering Colab notebook..."
curl -X POST "https://api.colab.google.com/execute" \
-H "Authorization: Bearer ${COLAB_API_TOKEN}" \
-d '{"notebook_url": "'"${COLAB_NOTEBOOK_URL}"'"}'
# 3️⃣ Google Drive に結果保存
- name: Save results to Google Drive
env:
DRIVE_FOLDER_ID: ${{ secrets.GDRIVE_FOLDER_ID }}
GDRIVE_TOKEN: ${{ secrets.GDRIVE_TOKEN }}
run: |
echo "Uploading results to Google Drive..."
curl -X POST "https://www.googleapis.com/upload/drive/v3/files?uploadType=multipart" \
-H "Authorization: Bearer ${GDRIVE_TOKEN}" \
-F "metadata={name : 'result.zip', parents:['${DRIVE_FOLDER_ID}']};type=application/json;charset=UTF-8" \
-F "file=@results/output.zip"
# 4️⃣ Hugging Face へモデルアップロード
- name: Upload model to Hugging Face
env:
HF_TOKEN: ${{ secrets.HF_TOKEN }}
HF_REPO: "yourname/your-model"
run: |
pip install huggingface_hub
python - <<'PYCODE'
from huggingface_hub import HfApi, HfFolder
import os
HfFolder.save_token(os.environ["HF_TOKEN"])
api = HfApi()
api.upload_file(
path_or_fileobj="model.pt",
path_in_repo="model.pt",
repo_id=os.environ["HF_REPO"],
repo_type="model"
)
PYCODE
# 5️⃣ Docker Hub へビルド＆Push
- name: Build & Push Docker image
run: |
docker build -t ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/lab-image:latest .
echo "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}" | docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}" --password-stdin
docker push ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/lab-image:latest
# 6️⃣ Notion.site へ自動投稿
- name: Post to Notion
env:
NOTION_TOKEN: ${{ secrets.NOTION_TOKEN }}
NOTION_DB_ID: ${{ secrets.NOTION_DB_ID }}
run: |
curl -X POST "https://api.notion.com/v1/pages" \
-H "Authorization: Bearer $NOTION_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Notion-Version: 2022-06-28" \
-d '{
"parent": { "database_id": "'"$NOTION_DB_ID"'" },
"properties": {
"Title": { "title": [{ "text": { "content": "自動実験完了 (Colab+HF+Drive)" } }] },
"Status": { "select": { "name": "完了" } }
}
}'
🔐 Secrets設定（GitHub → Settings → Secrets and variables → Actions）
キー名 内容
COLAB_NOTEBOOK_URL 実行対象のColabノートブックURL
COLAB_API_TOKEN Colab APIトークン
GDRIVE_TOKEN Google Drive APIトークン
GDRIVE_FOLDER_ID Drive保存先フォルダID
HF_TOKEN Hugging Faceアクセストークン
DOCKER_USERNAME Docker Hubユーザ名
DOCKER_PASSWORD Docker Hubパスワード
NOTION_TOKEN Notion APIトークン
NOTION_DB_ID NotionデータベースID
🌐 期待される動作
開発者がGitHubへpush
GitHub ActionsがColabノートブックを起動
Colabが学習・推論を実行し、DriveとHFに結果を保存
GitHubがDocker Hubへ最新環境をプッシュ
Notionに自動で「完了レポート」を記録
このワークフローをベースに、
Slack通知
Hugging Face Space でのデモ公開
なども自動追加できます。
👉 次に進める場合：
「Slack通知」または「Hugging Face Space 自動デプロイ」どちらを追加しますか？
Hugging Face Space 自動デプロイ
ChatGPT:
すばらしい選択です。
では、前回の統合パイプライン（GitHub → Colab → Drive → Hugging Face → Docker Hub → Notion）に、
Hugging Face Space への自動デプロイを追加します。
💡 全体像（PlantUML）
🧩 改良版 GitHub Actions
ファイル名： .github/workflows/auto-lab-with-space.yml
name: Auto Lab + HF Space Deploy
on:
push:
branches: [ main ]
workflow_dispatch:
jobs:
pipeline:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
# 1️⃣ コード取得
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v3
# 2️⃣ Hugging Face 認証設定
- name: Setup Hugging Face CLI
run: |
pip install huggingface_hub
echo "${{ secrets.HF_TOKEN }}" | huggingface-cli login --token
# 3️⃣ 学習済みモデルをアップロード（Colab結果など）
- name: Upload model to Hugging Face
run: |
huggingface-cli upload \
--repo-id ${{ secrets.HF_MODEL_REPO }} \
model.pt model.pt
# 4️⃣ Hugging Face Space に自動デプロイ
- name: Deploy Hugging Face Space
run: |
mkdir -p my_space
cd my_space
echo "gradio" > requirements.txt
cat > app.py <<'PYCODE'
import gradio as gr
import torch
def infer(text):
# 簡易モデル例（model.ptを使う場合はtorch.loadで読み込み）
return f"入力: {text}\n出力: {text[::-1]}"
demo = gr.Interface(fn=infer, inputs="text", outputs="text", title="My HF Space Demo")
demo.launch()
PYCODE
cd ..
huggingface-cli repo create ${{ secrets.HF_SPACE_REPO }} --type space --sdk gradio --private false || true
git clone https://huggingface.co/spaces/${{ secrets.HF_SPACE_REPO }}
cp -r my_space/* ${{ secrets.HF_SPACE_REPO }}/
cd ${{ secrets.HF_SPACE_REPO }}
git add .
git config user.email "bot@example.com"
git config user.name "GitHub Actions Bot"
git commit -m "Auto-deploy to Hugging Face Space"
git push
# 5️⃣ Docker Hub へ Push
- name: Build and Push Docker image
run: |
docker build -t ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/lab-image:latest .
echo "${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}" | docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}" --password-stdin
docker push ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}/lab-image:latest
# 6️⃣ Notion.site に進捗投稿
- name: Update Notion
env:
NOTION_TOKEN: ${{ secrets.NOTION_TOKEN }}
NOTION_DB_ID: ${{ secrets.NOTION_DB_ID }}
run: |
curl -X POST "https://api.notion.com/v1/pages" \
-H "Authorization: Bearer $NOTION_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Notion-Version: 2022-06-28" \
-d '{
"parent": { "database_id": "'"$NOTION_DB_ID"'" },
"properties": {
"Title": { "title": [{ "text": { "content": "Hugging Face Space 自動デプロイ完了" } }] },
"Status": { "select": { "name": "公開" } }
}
}'
🔐 追加の Secrets 設定
キー名 内容
HF_TOKEN Hugging Face の個人アクセストークン
HF_MODEL_REPO 例: "yourname/your-model"
HF_SPACE_REPO 例: "yourname/my-space-demo"
DOCKER_USERNAME Docker Hubのユーザー名
DOCKER_PASSWORD Docker Hubのパスワード
NOTION_TOKEN Notion APIトークン
NOTION_DB_ID NotionデータベースID
🌐 実行結果
GitHubへのpushを検知 → 自動的に
モデルをHugging Face Hubへアップロード
GradioベースのデモをSpaceとして自動デプロイ
Docker環境を更新
Notionに公開報告
🚀 応用の方向性
この構成を発展させると、
Slack通知追加（デプロイ完了をチームに自動通知）
Google Driveの成果ファイルをSpaceに統合（可視化）
複数モデルを自動テストしてSpaceで切替
なども自動化可能です。
次のステップとして、
👉 Slack通知をこのワークフローに統合しますか？
それとも Space側のUI（Gradioアプリ）を高度化しますか？
Space側のUI（Gradioアプリ）
ChatGPT:
すばらしい流れです。
ここでは、先ほどの GitHub Actions で自動デプロイされる Hugging Face Space (Gradioアプリ) の
UI（ユーザーインターフェース）を高度化する構成例をお示しします。
💡 目的
単なる「テキスト入力・出力」だけでなく、
複数モデルの選択
画像・テキスト両対応
推論ログやグラフの表示
Google DriveやHugging Face Hubからのモデル読込
を備えた研究・デモ共用型UIを作ります。
💡 全体構成（PlantUML）
🧩 改良版 app.py（Gradioアプリ）
自動デプロイされる Hugging Face Space に置くメインコードです。
import gradio as gr
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import io, os, requests
import matplotlib.pyplot as plt
# 🔧 モデル選択肢（Hugging Face / ローカル）
MODEL_OPTIONS = {
"SimpleTextModel": "yourname/simple-text-model",
"ImageClassifier": "yourname/image-classifier",
}
# --- モデルロード関数 ---
def load_model(model_key):
print(f"Loading model: {model_key}")
model_name = MODEL_OPTIONS[model_key]
# Hugging Face Hub からダウンロード（例）
local_model_path = f"./{model_key}.pt"
if not os.path.exists(local_model_path):
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(repo_id=model_name, filename="model.pt", local_dir=".")
model = torch.load(local_model_path, map_location="cpu")
model.eval()
return model
# --- 推論関数 ---
def run_inference(model_key, text_input, image_input):
model = load_model(model_key)
output = ""
if image_input is not None:
# 簡易画像処理例
transform = T.Compose([T.Resize((128, 128)), T.ToTensor()])
img_tensor = transform(image_input).unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
preds = model(img_tensor)
output = f"画像の分類結果: {preds.argmax().item()}"
elif text_input:
with torch.no_grad():
output = f"テキスト入力 '{text_input}' → 出力: {text_input[::-1]}"
else:
output = "入力がありません。"
# Matplotlibで簡易グラフ作成
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(["score"], [len(text_input or '')])
ax.set_title("文字数スコア")
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format="png")
buf.seek(0)
graph_img = Image.open(buf)
return output, graph_img
# --- Gradio UI定義 ---
with gr.Blocks(title="Auto Lab Demo Space") as demo:
gr.Markdown("# 🤖 Auto Lab Interactive Space\nテキスト／画像対応モデルを選択して実行")
with gr.Row():
model_select = gr.Dropdown(choices=list(MODEL_OPTIONS.keys()), label="モデル選択")
text_input = gr.Textbox(label="テキスト入力")
image_input = gr.Image(label="画像入力", type="pil")
run_button = gr.Button("実行")
output_text = gr.Textbox(label="結果")
output_plot = gr.Image(label="可視化グラフ")
run_button.click(run_inference,
inputs=[model_select, text_input, image_input],
outputs=[output_text, output_plot])
demo.launch()
🪄 特徴
機能 内容
複数モデル選択 Hugging Face Hub上のモデルをドロップダウンから選択
画像／テキスト両対応 入力モードを統合（研究デモ兼用）
Matplotlib描画 結果を視覚化してグラフ出力
Drive／Hub対応 Google DriveやHFから動的にファイル取得可
Docker実行互換 同じコードをDocker Hubイメージで再利用可能
🌐 Space デプロイ時のファイル構成
my_space/
├── app.py
├── requirements.txt
└── model.pt (または Hugging Face Hub から取得)
📦 requirements.txt（例）
gradio
torch
torchvision
matplotlib
huggingface_hub
Pillow
🚀 拡張アイデア
Google Drive API連携
実験結果（csv, graph.png）をSpace内で参照。
Slack通知連携
Spaceが起動したらチームに通知。
入力履歴保存機能
利用ログをDriveまたはNotionに送信。
マルチタブUI
「画像分類」「自然言語処理」など分離タブ構成。
次に進める場合：
▶️ 「タブ構成（画像／テキスト／サマリー）」付きGradio UI を追加しますか？
それとも Google Driveとのリアルタイム連携を組み込みますか？
Google Driveとのリアルタイム連携
ChatGPT: