py-trio-workflow は何をしますか？
🚀 PyTRIO SDK 2026を習得：リモートLLMトレーニングと推論のためのAIコーディングエージェント
概要
このスキルは、PyTRIO SDK 2026 を使用してリモートLLMトレーニングと推論ジョブを管理するためのAIエージェントワークフローを提供します。AIエージェント（Claude Code, Cursor, Codexなど）と統合して、複雑なMLパイプラインを自動化できます。
主な機能
- リモートクラスタでのLLMトレーニングジョブの起動と監視
- 分散推論エンドポイントのデプロイ
- リソース（GPU、メモリ、ストレージ）の動的割り当て
- トレーニングと推論のパフォーマンスメトリクスのロギング
- エラーハンドリングとジョブ再試行ロジック
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他のAIコーディングエージェント
クイックスタート
# スキルのインストール
pip install py-trio-workflow
# 環境変数の設定
export PYTRIO_API_KEY="your_api_key"
export PYTRIO_CLUSTER_URL="https://your-cluster.example.com"
使用例
トレーニングジョブの起動
from py_trio_workflow import Trainer
# トレーナーの設定
trainer = Trainer(
model_name="llama-3-70b",
dataset_path="s3://bucket/training-data",
num_gpus=8,
epochs=3
)
# ジョブの起動
job_id = trainer.run()
print(f"ジョブ {job_id} が開始されました")
推論エンドポイントのデプロイ
from py_trio_workflow import InferenceEndpoint
# エンドポイントの設定
endpoint = InferenceEndpoint(
model_id="llama-3-70b",
instance_type="gpu-large",
min_replicas=2,
max_replicas=10
)
# デプロイ
endpoint.deploy()
設定
| 変数名 | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
PYTRIO_API_KEY | APIキー | なし（必須） |
PYTRIO_CLUSTER_URL | クラスタURL | http://localhost:8080 |
PYTRIO_TIMEOUT | リクエストタイムアウト（秒） | 300 |
ドキュメント
詳細については、公式ドキュメント を参照してください。
注意：このスキルはPyTRIO SDK 2026のプレビューリリースに基づいています。プロダクション環境で使用する前に、最新の互換性を確認してください。