마법사에서 고르게 하기

레지스트리에 이미지가 있다고 바로 학습에 쓰이지는 않습니다. 학습 런타임 변형으로 등록해야 새 학습 마법사가 그 이미지를 고를 수 있습니다. 협력사 이미지처럼 플랫폼 저장소에 Dockerfile 이 없는 이미지는 외부 이미지 변형으로 등록합니다. 외부 이미지 변형은 빌드하지 않고, 반입한 이미지를 그대로 가리킵니다.

학습 런타임 화면은 테넌트 관리자(🔑 설정ADMIN) 의 관리자 콘솔에 있습니다.

외부 이미지 변형 만들기#

마법사 10단계에서 고르기#

새 학습 마법사의 10. 실행 환경에서 학습 런타임 변형 을 엽니다. 이 목록에는 1~3단계에서 고른 프레임워크용 변형과, 프레임워크 제한이 없는 외부 변형만 나옵니다. ① 외부 이미지 변형을 고르면 그 이미지의 ENTRYPOINT 가 학습 단계에서 실행됩니다.

"자동 (기본: …)" 을 고르면 제출 시점의 테넌트 기본 변형을 씁니다. 제출할 때 서버가 변형을 이미지 주소로 풀어 실험에 기록하므로, 나중에 변형을 고쳐도 이미 돈 실험이 가리키는 이미지는 바뀌지 않습니다.

학습이 돌려면 함께 있어야 하는 것#

외부 변형만으로는 부족합니다. 아래는 보통 플랫폼 운영자가 한 번 준비해 두는 것이고, 빠지면 제출이나 첫 단계에서 사유와 함께 멈춥니다.

운영자 쪽 준비는 관리자 가이드 에 있습니다.

실제로 돌려 본 결과#

이 절의 MNIST 이미지를 위 절차대로 반입 → 외부 변형 등록 → 마법사 제출까지 해 보았습니다.

• 예제 그대로 제출하면 1~3단계(실행 대기 · 학습 환경 준비 · 데이터셋 준비)는 완료되고, 학습 단계에서 manifest.json 에 라벨이 있는 이미지가 없습니다 로 실패합니다. 예제가 로컬 검증용 데이터의 meta.label 에서 라벨을 읽기 때문입니다(MNIST 예제 의 경고 참고).
• 라벨을 읽는 부분만 바꾼 이미지로 다시 제출하면 6단계가 모두 완료되고, 모델이 레지스트리에 Staging 버전으로 등록됐습니다.