> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-wbdocs-1882.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Launch の用語と概念 > ジョブ、キュー、ターゲットリソース、エージェント、エージェント環境など、W&B Launch の主要な概念について学びます。 W\&B Launch では、[ジョブ](#launch-job)を[キュー](#launch-queue)に追加して run を作成します。ジョブは、W\&B を組み込んだ Python スクリプトです。キューには、[ターゲットリソース](#target-resources)上で実行するジョブのリストが保持されます。[エージェント](#launch-agent)はキューからジョブを取得し、ターゲットリソース上でジョブを実行します。W\&B は、[runs](/ja/models/runs/)をトラッキングするのと同様に、launch ジョブもトラッキングします。
### Launch ジョブ
Launch ジョブは、完了すべきタスクを表す特定の種類の [W\&B Artifact](/ja/models/artifacts/) です。たとえば、一般的な Launch ジョブには、モデルのトレーニングやモデル評価のトリガーがあります。ジョブ定義には、次のものが含まれます。 * 少なくとも 1 つの実行可能なエントリポイントを含む Python コードとその他のファイルアセット。 * 入力 (設定パラメーター) と出力 (ログされるメトリクス) に関する情報。 * 環境に関する情報 (たとえば、`requirements.txt`、ベースの `Dockerfile`) 。 ジョブ定義には主に 3 つの種類があります。 | ジョブの種類 | 定義 | この種類のジョブの実行方法 | | ------------------------------------ | -------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | | Artifact-based (または code-based) jobs | コードおよびその他のアセットは W\&B Artifact として保存されます。 | artifact ベースのジョブを実行するには、Launch エージェントを builder で設定する必要があります。 | | Git-based jobs | コードおよびその他のアセットは、git repository 内の特定のコミット、ブランチ、またはタグからクローンされます。 | git ベースのジョブを実行するには、Launch エージェントを builder と git repository の認証情報で設定する必要があります。 | | Image-based jobs | コードおよびその他のアセットは Docker image に組み込まれています。 | image ベースのジョブを実行するには、Launch エージェントを image repository の認証情報で設定する必要がある場合があります。 | Launch ジョブは、モデル トレーニングに関係しない処理も実行できます。たとえば、モデルを Triton inference server にデプロイできます。ただし、すべてのジョブは正常に完了するために `wandb.init()` を呼び出す必要があります。これにより、トラッキング用の run が W\&B Workspace に作成されます。 作成したジョブは、W\&B App のプロジェクトワークスペースにある `Jobs` タブで確認できます。そこから、ジョブを設定し、さまざまな [ターゲットリソース](#target-resources) で実行するために [Launch キュー](#launch-queue) に送信できます。
### Launch キュー
Launch *キュー* は、特定のターゲットリソースで実行するジョブを順番に並べたリストです。Launch キューは先入れ先出し (FIFO) です。作成できるキューの数に実質的な制限はありませんが、ターゲットリソースごとに 1 つのキューにするのが一般的な目安です。ジョブは、W\&B App UI、W\&B CLI、または Python SDK を使ってキューに追加できます。その後、1 つ以上の Launch エージェントを設定し、キューから項目を取得して、そのキューのターゲットリソースで実行できます。
### ターゲットリソース
Launch queue がジョブを実行するように設定されているコンピュート環境を、*ターゲットリソース* と呼びます。 W\&B Launch は、次のターゲットリソースをサポートします。 * [Docker](/ja/platform/launch/setup-launch-docker/) * [Kubernetes](/ja/platform/launch/setup-launch-kubernetes/) * [AWS SageMaker](/ja/platform/launch/setup-launch-sagemaker/) * [Google Cloud Vertex AI](/ja/platform/launch/setup-vertex/) 各ターゲットリソースは、*リソース設定* と呼ばれる異なる設定パラメーターのセットを受け付けます。リソース設定には各 Launch queue で定義されたデフォルト値が適用されますが、ジョブごとに個別に上書きできます。詳細については、各ターゲットリソースのドキュメントを参照してください。
### Launch エージェント
Launch エージェントは軽量な常駐プログラムで、実行するジョブがないか Launch キューを定期的に確認します。Launch エージェントがジョブを受け取ると、まずジョブ定義に基づいてイメージをビルドまたはプルし、その後ターゲットリソース上で実行します。 1 つのエージェントで複数のキューをポーリングできますが、その場合は、ポーリング対象の各キューに対応するすべての基盤ターゲットリソースをサポートできるように、エージェントを適切に設定する必要があります。
### Launch エージェント環境
エージェント環境とは、Launch エージェントが実行され、ジョブをポーリングする環境のことです。 エージェントのランタイム環境は、キューのターゲットリソースとは独立しています。つまり、必要なターゲットリソースにアクセスできるよう十分に設定されていれば、エージェントは任意の場所にデプロイできます。