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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、トレーニング中の読み込みを効率化します。

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、トレーニング中の読み込みを効率化します。画像の latent と、それに対応するテキスト conditioning を受け取り、それらをシャードと呼ばれるより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を書き込みます。

## 入力

| パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 |
| - | - | - | - | - |
| `latents` | MakeTrainingDataset からの latent 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` | データセットを保存するフォルダの名前。datasets ディレクトリ内に作成されます。'project/run1' のようなサブフォルダも使用できます。（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 |

**注意:** `latents` の項目数は `conditioning` の項目数と完全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名（たとえば `my_dataset`）を指定する必要があります。datasets ディレクトリ自体を指定することはできず、datasets ディレクトリの外に解決されるフォルダ名は拒否されます。`shard_size` パラメータは詳細設定です。

## 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` ファイルに総サンプル数、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`


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