--- title: "Tensorboards" slug: "ai-mlxp-ptensorboards" updated: 2026-09-17T09:07:14Z published: 2026-09-17T09:07:14Z canonical: "guide.ncloud-docs.com/ai-mlxp-ptensorboards" stale: true --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://guide.ncloud-docs.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Tensorboards 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. ![mlxp_console_tensorboards01_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/mlxp_console_tensorboards01_ko.PNG?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-31T19%3A50%3A21Z&se=2026-10-31T20%3A50%3A21Z&sr=c&sp=r&sig=3dqEooGPGvdE6D9RmpAnhYRAxHHVM9v1KaBZ3vHMGg8%3D) | 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 Tensorboard를 생성하는 방법은 다음과 같습니다. 참고 - Object Storage/Ncloud Storage를 사용할 경우 사전에 스토리지 유형별 Secret 생성 및 PodDefault 생성 작업이 필요합니다. 자세한 방법은 [스토리지 유형별 연동 설정](/docs/ai-mlxp-ptensorboards#%EC%8A%A4%ED%86%A0%EB%A6%AC%EC%A7%80%EC%9C%A0%ED%98%95%EB%B3%84%EC%97%B0%EB%8F%99%EC%84%A4%EC%A0%95)을 참조해 주십시오. 1. **[Create]** 를 클릭해 주십시오. 2. 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 - Tensorboard 및 기존 Notebook과 중복 사용 불가능 3. Project Namespace를 확인해 주십시오. 4. 로그 저장용 Storage Type을 선택해 주십시오. - **Object Storage/Ncloud Storage**: 사용자의 Object Storage나 Ncloud Storage - **Volumes**: 사용자가 생성한 Volume 5. 선택한 Storage Type의 Mount Path 정보를 입력해 주십시오. 참고 - Object Storage/Ncloud Storage를 선택한 경우 Endpoint를 S3 Rest API 형식인 `s3://버킷명/경로` 로 입력해주시기 바랍니다. - Endpoint를 포함한 전체 경로를 입력하지 않도록 주의하시기 바랍니다. 1. 선택한 Storage Type별 Configurations 정보를 선택해 주십시오. - Object Storage/Ncloud Storage를 선택한 경우 사전에 생성한 PodDefault를 선택합니다. - Volumes를 선택한 경우 사용자의 Workspace가 배정된 GPU Zone 정보를 선택해주시기 바랍니다. GPU Zone 정보는 [사용 가능한 GPU Zone 정보 조회](/docs/ai-mlxp-gpuresource#%EC%82%AC%EC%9A%A9%EA%B0%80%EB%8A%A5%ED%95%9CGPUZone%EC%A0%95%EB%B3%B4%EC%A1%B0%ED%9A%8C)를 참고하시기 바랍니다. 2. **[Create]** 를 클릭해 주십시오. ## Tensorboard 삭제 Tensorboard를 삭제할 수 있습니다. 1. 삭제할 Tensorboard를 선택한 다음 **[Delete]** 버튼을 클릭해 주십시오. 2. **Delete Tensorboard** 팝업 창이 나타나면 삭제할 Tensorboard의 이름을 입력한 다음 **[Delete]** 버튼을 클릭해 주십시오. 3. Tensorboard 목록에서 선택한 모델이 삭제된 것을 확인해 주십시오. ## 스토리지 유형별 연동 설정 네이버 클라우드 플랫폼의 Object Storage 및 Ncloud Storage를 Tensorboard와 연동하기 위한 설정 방법을 설명합니다. 신규 Tensorboard 생성 다음 단계를 차례대로 진행해 주십시오. ### 1. 스토리지 유형별 설정 확인 Object Storage와 Ncloud Storage는 모두 S3 호환 인터페이스를 제공하며 Tensorboard와 연동해 사용 가능합니다. 스토리지 유형에 따라 Endpoint 및 Region 설정 방법이 다르므로 설정 시 참고하시기 바랍니다. 스토리지 유형별 설정 차이는 다음과 같습니다. | 항목 | Object Storage | Ncloud Storage | | --- | --- | --- | | Endpoint | https://kr.object.ncloudstorage.com/ | https://kr.ncloudstorage.com/ | | Region 설정 필요 여부 | 필수(kr-standard) | - | | S3 호환 인터페이스 지원 | O | O | 참고 Object Storage 및 Ncloud Storage에 대한 설명은 [Object Storage 사용 가이드](/docs/storage-storage-6-1), [Ncloud Storage 사용 가이드](/docs/ncloudstorage-overview)를 참조해 주십시오. ### 2. Secret 생성 사용할 스토리지 유형에 맞는 Credential Secret을 생성합니다. #### Object Storage 참고 Credential 정보는 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔을 통해 확인 및 생성 가능합니다. 자세한 방법은 [API 인증키 생성 및 Amazon S3 연동](/docs/objectstorage-start#api-%EC%9D%B8%EC%A6%9D%ED%82%A4-%EC%83%9D%EC%84%B1-%EB%B0%8F-amazon-s3-%EC%97%B0%EB%8F%99)을 참조해 주십시오. ``` kubectl create secret generic ncp-object-storage-credentials \ -n \ --from-literal=AWS_ACCESS_KEY_ID= \ --from-literal=AWS_SECRET_ACCESS_KEY= ``` #### Ncloud Storage 참고 Credential 정보는 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔을 통해 확인 및 생성 가능합니다. 자세한 방법은 [API 인증키 생성](/docs/ncloudstorage-start#api-%EC%9D%B8%EC%A6%9D%ED%82%A4-%EC%83%9D%EC%84%B1)을 참조해 주십시오. ``` kubectl create secret generic ncp-ncloud-storage-credentials \ -n \ --from-literal=AWS_ACCESS_KEY_ID= \ --from-literal=AWS_SECRET_ACCESS_KEY= ``` ### 3. PodDefault 생성 사용할 스토리지 유형에 맞는 PodDefault를 생성합니다. #### Object Storage Object Storage는 Region 설정이 필수이며, kr-standard로 지정해야 합니다. ``` apiVersion: kubeflow.org/v1alpha1 kind: PodDefault metadata: name: tensorboard-ncp-object-storage-config spec: desc: NCP Object Storage config for TensorBoard selector: matchLabels: tb-ncp-object-storage-config: "true" env: - name: AWS_ACCESS_KEY_ID valueFrom: secretKeyRef: name: ncp-object-storage-credentials key: AWS_ACCESS_KEY_ID - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: ncp-object-storage-credentials key: AWS_SECRET_ACCESS_KEY - name: AWS_REGION value: kr-standard - name: S3_ENDPOINT value: https://kr.object.ncloudstorage.com ``` #### Ncloud Storage ``` apiVersion: kubeflow.org/v1alpha1 kind: PodDefault metadata: name: tensorboard-ncp-ncloud-storage-config spec: desc: NCP NCloud Storage config for TensorBoard selector: matchLabels: tb-ncp-ncloud-storage-config: "true" env: - name: AWS_ACCESS_KEY_ID valueFrom: secretKeyRef: name: ncp-ncloud-storage-credentials key: AWS_ACCESS_KEY_ID - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: ncp-ncloud-storage-credentials key: AWS_SECRET_ACCESS_KEY - name: S3_ENDPOINT value: https://kr.ncloudstorage.com ```