学習環境をVPSへ移行する手順

このガイドは、BUFFALO WSR-1500AX2LルーターのSyslogをRaspberry Pi 4で収集し、Pythonで集計・判定してGmailで通知する既存構成を直接踏まえている。この構成ではPiが常時監視を担い、Windows PCのDocker環境が機械学習モデルを構築する。新しい記事はこの役割分担を維持しつつ、学習場所をPCから移し、PCを起動したままにしなくても学習できるようにする。

移行では、イメージに載せるものと載せないものを意図的に分けている。Python、依存関係、学習コード、テストはイメージに入れてDocker Hub経由で運び、compose.yaml、ログ、モデル、評価結果、認証情報は別扱いとする。イメージをプッシュしてもボリュームやバインドマウントは含まれないため、イメージ転送とデータ移行を二つの別作業として扱う。またlinux/amd64のアーキテクチャ確認で、イメージと移行先VPSの互換性を保つ。

VPS側では、学習コンテナをネットワークなし、ルートファイルシステム読み取り専用、modelsフォルダのみ書き込み可能、dataフォルダは読み取り専用マウントで実行する。正常終了は本番品質を意味しない。既存のtrain.pyは正解ラベルなしで異常を数えるため、PrecisionやRecallを算出しない。モデルのPiへの転送は人手による品質確認後の手動工程とし、Piの設定をSMTP本番に切り替える前にドライラン通知モードを使う。