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# SaveTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation

> このノードは、エンコード済みのトレーニングデータセットをディスクに保存し、トレーニング中に効率的に読み込めるようにします。

このノードは、エンコード済みのトレーニングデータセットをディスクに保存し、トレーニング中に効率的に読み込めるようにします。画像の潜在変数とそれに対応するテキスト conditioning を取得し、シャードと呼ばれる小さなファイルに分割して、datasets ディレクトリ内のフォルダに保存します。また、データセットを記述するメタデータファイルも書き込みます。

## 入力

| パラメータ          | 説明                                                                                               | データ型         | 必須 | 範囲       |
| -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------ | -- | -------- |
| `latents`      | MakeTrainingDataset からの潜在変数を含む辞書のリスト。                                                            | LATENT       | はい | N/A      |
| `conditioning` | MakeTrainingDataset からの conditioning リストのリスト。                                                    | CONDITIONING | はい | N/A      |
| `folder_name`  | datasets ディレクトリ内で、データセットの保存先フォルダ名。`project/run1` のようなサブフォルダも指定できます。（デフォルト: `"training_dataset"`） | STRING       | はい | N/A      |
| `shard_size`   | シャードファイルあたりのサンプル数。（デフォルト: 1000）                                                                  | INT          | はい | 1〜100000 |

**注:** `latents` の要素数は `conditioning` の要素数と正確に一致している必要があります。これらの数が一致しない場合、ノードはエラーを発生させます。`folder_name` は datasets ディレクトリのサブフォルダを指定する必要があります（例: `my_dataset`）。datasets ディレクトリ自体を指定することはできず、datasets ディレクトリの外部に解決されるフォルダ名は拒否されます。

## 出力

このノードは出力データを生成しません。その機能は、ファイルをディスクに保存することです。各シャードは選択したフォルダ内に `shard_XXXX.pkl` ファイルとして保存され、`metadata.json` ファイルにはサンプル総数、シャード数、シャードサイズが記録されます。

> このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SaveTrainingDataset/ja.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `6d7b63a24ac42907b0f4a1358712cd0ed085982ecd308bce87e5376d9bbc2274`