튜닝 문제

Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.

튜닝 호출 시 사용하면서 발생할 수 있는 문제와 해결 방법에 대해 설명합니다.

결과가 부정확하거나 일관되지 않음

튜닝을 완료했으나 테스트 시 기대한 답변이 정확하지 않습니다.
싱글턴 예제 데이터셋(데이터셋 준비 화면에서 다운로드한 예제 파일)을 활용하여 튜닝을 실행했는데 원하는 결과가 나오지 않았습니다.

원인

• 데이터셋의 모수가 적을수록 잘못된 답변을 출력할 확률이 높습니다.
• 튜닝의 경우 데이터셋을 참고하여 결과물을 생성하기 때문에 데이터셋 구성에 따라 원하는 형태의 결과를 얻지 못할 수 있습니다.

해결 방법

• 데이터의 수를 늘리고 데이터의 품질을 개선해 주십시오. 최소 400개 이상의 데이터셋을 확보한 후 재시도해 주십시오.
• 튜닝 데이터셋 구성 시 데이터의 양보다는 질이 중요하므로 가능한 다양하고 많은 데이터를 확보하여 튜닝을 진행해 주십시오. 권장하는 데이터셋 규격은 데이터셋 준비를 참조해 주십시오.

"데이터셋에 오류가 있습니다" 오류 메시지

데이터셋 업로드 시 "데이터셋에 오류가 있습니다" 오류 메시지가 표시됩니다.

원인

CLOVA Studio에서 제공하는 샘플 데이터셋 포맷이 아닙니다.
업로드할 CSV 파일의 인코딩이 UTF-8(BOM) 형식이 아닙니다.

해결 방법

• CLOVA Studio에서 제공하는 샘플 데이터셋 포맷을 이용하여 업로드해 주십시오.
• CSV 파일은 UTF-8(BOM) 형식으로 저장하여 업로드해 주십시오.

“데이터셋이 존재하지 않습니다” 오류 메시지

튜닝 시 데이터셋을 첨부했는데도 데이터셋이 없다는 오류 메시지가 표시됩니다.

원인

데이터셋이 저장된 버킷 경로가 잘못 지정되었을 경우, 해당 오류가 발생할 수 있습니다.

해결 방법

• 입력한 버킷명이 정확한지, Object Storage에 해당 버킷이 존재하는지 확인해 주십시오.
• 버킷 경로를 정확하게 입력했는지 확인해 주십시오.
  • 'studio'라는 버킷에 'dataset1' 디렉터리 내dp 'clova_finetune_dataset.csv' 파일이 있는 경우, 다음과 같이 요청해야 합니다.
    trainingDatasetFilePath: "dataset1/clova_finetune_dataset.csv