마법사에서 선택할 수 있도록 등록하기
반입 이미지를 학습 런타임의 외부 이미지 변형으로 등록해 새 학습 마법사 10단계에서 선택하는 방법
필요 권한: 설정ADMIN
레지스트리에 이미지가 있는 것만으로는 학습에 사용되지 않음. 학습 런타임 변형으로 등록해야 새 학습 마법사에서 그 이미지 선택 가능. 협력사 이미지처럼 플랫폼 저장소에 Dockerfile 이 없는 이미지는 외부 이미지 변형으로 등록. 외부 이미지 변형은 빌드 없이 반입한 이미지를 가리킴.
학습 런타임 화면은 테넌트 관리자( 설정ADMIN) 의 관리자 콘솔에 있음.
외부 이미지 변형 만들기
- 아바타 메뉴에서 관리자 콘솔로 이동해 학습 런타임 을 열고 변형 추가 클릭.
- ① 외부 이미지 사용 활성화. ② 학습 프레임워크 선택. 선택지는 내장 런타임의 프레임워크(YOLO · RF-DETR · Pointcept), 제한 없음(어느 프레임워크의 학습에서도 선택 가능), 자체 키 입력(이미지 고유의 프레임워크 키, 예:
defect-clf). 자체 키의 마법사 카드·모델·하이퍼파라미터는 그 키의 학습 카탈로그가 결정하며, 이미지에 카탈로그 라벨이 있으면 자동으로 등록. ③ 태그는 마법사에서 이 변형을 가리키는 이름(이미지 태그와 무관, 생성 후 변경 불가). ④ 이미지에서 반입한 이미지 선택. 목록에 없는 외부 레지스트리 주소라면 주소 직접 입력… 사용. 만들기 클릭.외부 이미지 변형 생성: ① 외부 이미지 사용 ② 프레임워크(지정하지 않으면 제한 없음) ③ 마법사에서 선택할 태그 ④ 반입한 이미지 - 목록에 변형 추가. 외부 이미지 변형은 게시(빌드) 단계가 없고 외부 이미지 로 표시. 레지스트리에 이미지가 없으면 "이미지 없음" 으로 표시되고 선택 불가.
학습 런타임 목록: ① 게시 없이 반입한 이미지를 가리키는 외부 이미지 변형
마법사 10단계에서 선택하기
새 학습 마법사의 10. 실행 환경에서 학습 런타임 변형 을 열면 1~3단계에서 선택한 프레임워크용 변형과, 프레임워크 제한이 없는 외부 변형만 표시. 마법사 1·2단계도 이미지가 있는 변형이 있는 프레임워크만 표시. 그런 제한 없는 변형이 하나라도 있으면 카탈로그의 모든 프레임워크 표시. ① 외부 이미지 변형을 선택하면 그 이미지의 ENTRYPOINT 가 학습 단계에서 실행.
"자동 (기본: …)" 을 선택하면 제출 시점의 테넌트 기본 변형 사용. 제출 시 서버가 변형을 이미지 주소로 변환해 실험에 기록하므로, 나중에 변형을 수정해도 이미 실행된 실험이 가리키는 이미지는 변경되지 않음.
학습 실행에 함께 필요한 것
외부 변형만으로는 부족. 아래 항목은 보통 플랫폼 운영자가 한 번 준비. 누락되면 제출이나 첫 단계에서 사유와 함께 중단.
| 필요한 것 | 없으면 | 누가 |
|---|---|---|
| 데이터셋 스테이저 변형(게시됨) | 제출이 데이터셋 스테이저 변형이 없습니다 로 거절 | 테넌트 관리자 또는 시스템 관리자(공유 이미지) |
테넌트 네임스페이스 tenant-<코드> | 학습 환경 준비 단계에서 namespaces "tenant-…" not found 로 실패 | 테넌트 생성 시 자동 생성. 그 시점에 클러스터가 중지되어 있었다면 운영자가 생성. |
| GPU 슬롯 배선 | GPU 를 1개 이상 요청하면 제출 거절(CPU 학습은 가능) | 시스템 관리자 |
운영자 측 준비는 관리자 가이드 참고.
MNIST 예제 제출 결과
- 예제 그대로 제출하면 1~3단계(실행 대기 · 학습 환경 준비 · 데이터셋 준비)는 완료되고, 학습 단계에서
manifest.json 에 라벨이 있는 이미지가 없습니다로 실패. 예제가 로컬 검증용 데이터의meta.label에서 라벨을 읽기 때문(MNIST 예제 의 경고 참고). - 라벨을 읽는 부분만 수정한 이미지로 다시 제출하면 6단계가 모두 완료. ⑪ 에서 모델 레지스트리 등록 을 활성화했으면 모델이 레지스트리에 Staging 버전으로 등록.