VPC 환경에서 이용 가능합니다.
Tensorboards 화면 구성에 대해 설명합니다. Tensorboards에서는 사용자가 학습 과정을 모니터링하기 위해 Tensorboard 생성, 삭제하거나 운영중인 Tensorboards에 접근할 수 있습니다.
Tensorboards
Tensorboards 화면의 기본적인 설명은 다음과 같습니다.
| 영역 | 설명 |
|---|---|
| ① 메뉴 이름 | 현재 확인 중인 메뉴 이름 |
| ② 기본 기능 | Tensorboard 추가, Tensorboard 삭제 |
| ③ Tensorboard 목록 | 운영중인 Tensorboard 목록 및 정보 확인 |
Tensorboards 목록 조회
Tensorboards 목록의 정보는 다음과 같습니다.
- Status: Tensorboard 상태
- Name: Tensorboard 이름
- Created At: 최초 생성 일시
- LogsPath: 로그 저장용 스토리지 경로
- CONNECT: 클릭시 새 창으로 Tensorboard 접근
Tensorboard 생성
신규 Tenborboard를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.
- [Create] 를 클릭해 주십시오.
- New Tensorboard 팝업이 나타나면 Tensorboard 이름을 입력해 주십시오.
- 영소문자(a-z), 숫자(0-9), 하이픈(-)을 사용하여 3~61자 사이로 입력
- 첫 글자는 영문, 마지막 글자는 영문이나 숫자
- 중복 사용 불가능
- Project Namespace를 확인해 주십시오.
- 로그 저장용 Storage Type을 선택해 주십시오.
- Object Storage/Ncloud Storage: 사용자의 Object Storage나 Ncloud Storage
- Volumes: 사용자가 생성한 Volume
- 선택한 Storage Type의 Mount Path 정보를 입력해 주십시오.
참고
Object Storage/Ncloud Storage를 선택한 경우 Endpoint를 S3 Rest API 형식으로 입력해주시기 바랍니다.
- Configurations에서 Tensorboard를 실행할 GPU Zone 정보를 선택해 주십시오.
주의
- 현재 ML expert Platform은 Private Zone으로 GPU 리소스를 제공중이므로, 사용자의 Workspace가 배정된 GPU Zone 정보를 선택해주시기 바랍니다.
- GPU Zone 정보는 사용 가능한 GPU Zone 정보 조회를 참고하시기 바랍니다.
- [Create] 를 클릭해 주십시오.
Tensorboard 삭제
Tensorboard를 삭제할 수 있습니다.
- 삭제할 Tensorboard를 선택한 다음 [Delete] 버튼을 클릭해 주십시오.
- Delete Tensorboard 팝업 창이 나타나면 삭제할 Tensorboard의 이름을 입력한 다음 [Delete] 버튼을 클릭해 주십시오.
- Tensorboard 목록에서 선택한 모델이 삭제된 것을 확인해 주십시오.