> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.wandb.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# ARIA を使用して autoresearch を行う

> ARIA（W&B の AI Research and Iteration Agent）を使用して、結果を分析し、Experiments を実行する方法を学びます。

ARIA (W\&B の AI Research and Iteration Agent) をリサーチアシスタントとして使用すると、Experiments の分析、結果の説明、Runs 全体にわたるパターンの特定、次のステップの提案、可視化の作成などを行えます。

ARIA は、これまでの Runs に基づいて新しい Experiments を提案し、実行できます。

ARIA は W\&B Launch を使用して、サンドボックス環境で Experiments を実行します。ARIA が project 内で Experiments を実行できるようにするには、まず [ARIA を使用して W\&B Launch を設定する](/ja/aria/autoresearch#set-up-wb-launch-with-aria) を参照してください。

<div id="set-up-wb-launch-with-aria">
  ## ARIA を使って W\&B Launch を設定する
</div>

ARIA を使うと、チャットから W\&B Launch を設定できます。たとえば、ARIA に次のように依頼できます。

```text title="User prompt" theme={null}
W&B Launch の設定を手伝ってもらえますか？
```

ARIA は、あなたのprojectで利用可能な [W\&B Launch の構成要素](/ja/aria/autoresearch#launch-components) を確認し、残りの設定手順を案内します。

次の例は、プロンプト「"W\&B Launch の設定を手伝ってもらえますか？"」に対する ARIA の応答の一部です。

<Accordion title="ARIA の応答">
  ```text theme={null}
  ## 1. ジョブを実際にどこで実行するかを決める

  次のいずれかを選択します:

  ### オプション A — Kubernetes / クラスター設定
  共有の GPU/CPU インフラストラクチャーと
  常駐する Launch agent が必要な場合に使用します。

  本格的なチーム利用に推奨されます。

  ### オプション B — ローカル Docker 設定
  自分のマシン上でジョブを実行したい場合に使用します。
  たとえば、Docker と必要に応じて GPU を備えたローカルワークステーションです。

  Launch を手早くテストするのに適しています。

  クラスターにアクセスできる場合は、通常 **Kubernetes** から始めることをおすすめします。
  そうでない場合は、**Local Docker** から始めてください。

  ## 2. W&B UI で Launch queue を作成する

  entity の Launch ページに移動します: https://wandb.ai/wandb/launch

  次に:

  1. **Create Queue** をクリックします。
  2. entity として `wandb` を選択します。
  3. キューに名前を付けます。
  4. キューのリソースタイプを選択します:
     - クラスターで実行する場合は **Kubernetes**。
     - ローカルで実行する場合は **Docker**。
  5. キューのリソース設定を追加します。
  6. **Create Queue** をクリックします。

  ## 3. Kubernetes の手順: Helm を使用して Launch agent をインストールする

  Kubernetes を使用する場合、次が必要です:

  - Kubernetes クラスター。
  - クラスターへの `kubectl` アクセス。
  - ローカルにインストールされた `helm`。
  - W&B **サービスアカウント APIキー**。
  - 対象 namespace 内で Kubernetes リソースを作成、更新、削除する権限。

  これが本番向けの
  設定である場合、agent には個人用 APIキーを **使用しないでください**。  
  W&B サービスアカウントキーを使用してください。
  ```
</Accordion>

<div id="launch-components">
  ### Launch の構成要素
</div>

W\&B Launch には、3 つの主要なコンポーネントがあります。

* **Launch job**: ML ワークフロー内のタスクを設定して実行するための、再利用可能な設計図です。
* **Launch queue**: Kubernetes クラスターなどのコンピュートターゲットにジョブを送信する、先入れ先出しのキューです。
* **Launch agent**: キューをポーリングし、そのキュー用に設定されたコンピュートターゲットでジョブを実行するプロセスです。

ARIA は、キューとアクティブな Launch agent が利用可能になった後の W\&B 側の Launch ワークフローを管理できます。通常、ARIA はローカルマシン、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、または Vertex AI 環境で永続的な Launch agent を起動できません。ユーザーまたは管理者が、コンピュート環境、認証情報、および実行中のエージェントを用意する必要があります。

次の表は、ARIA が W\&B Launch で実験を実行できるようにするための手順と、通常それを担当する人をまとめたものです。

| 手順                           | 通常の実施者                   | 詳細                                                                                                                                                |
| ---------------------------- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Launch queue を作成する           | ARIA またはチーム管理者           | 必要な権限とターゲットバックエンドが明確であれば、ARIA はキューの作成を支援できます。チーム管理者権限が必要になる場合があります                                                                                |
| コンピュートバックエンドを選択またはプロビジョニングする | チームメンバーまたはインフラストラクチャー管理者 | ARIA には、Docker ホスト、Kubernetes クラスター、SageMaker 環境、または Vertex AI 環境へのアクセスが必要です。W\&B Launch を通じてすでにアクセス可能でない限り、ARIA がインフラストラクチャーをプロビジョニングすることはできません。 |
| Launch agent を起動する           | チームメンバーまたはインフラストラクチャー管理者 | Launch agent は、W\&B の認証情報を使用して、マシンまたはクラスター上で継続的に実行されている必要があります。                                                                                   |
| サービスアカウントまたは APIキーを設定する      | チーム管理者                   | サービスアカウントキーを作成し、安全に保管します。詳細は, [Manage secrets](https://docs.wandb.ai/platform/secrets#manage-secrets) を参照してください。                                  |
| 実験をキューに送信する                  | ARIA                     | キューにアクティブなエージェントがあれば、ARIA はジョブを送信し、設定のオーバーライドを適用して Runs を再起動し、結果をモニターし、失敗をデバッグし、メトリクスを比較できます。                                                     |