Workspace 생성 및 관리
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    Workspace 생성 및 관리

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    Article Summary

    VPC 환경에서 이용 가능합니다.

    사용자의 작업 소스와 설정을 보관하는 공간인 워크스페이스에 대해 설명합니다. AI Forest 워크스페이스를 통해 조금 더 쉽고 편리하게 AI 앱을 생성하고 사용할 수 있습니다.

    워크스페이스 유형은 다음과 같습니다.

    • Basic 워크스페이스: 최소한의 정보를 입력하여 워크스페이스를 생성합니다.
    • Advanced 워크스페이스: 모든 설정을 한 번에 차례로 입력하여 워크스페이스를 생성합니다. AI Forest의 모든 기능을 이용할 수 있으며, SingleBatch만 지원합니다.

    Basic 워크스페이스 생성

    Basic 워크스페이스는 최소한의 정보를 입력하여 생성하는 워크스페이스입니다.

    Basic 워크스페이스를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. Data Forest 계정을 생성해 주십시오.
    2. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    3. AI Forest > Workspaces 메뉴를 클릭해 주십시오.
    4. [워크스페이스 생성] 버튼을 클릭한 다음 [Basic 워크스페이스 생성] 을 클릭해 주십시오.
    5. 워크스페이스 정보를 입력하고 [다음] 버튼을 클릭해 주십시오.
      df-ws_ws7_vpc_ko
      • 계정: 워크스페이스를 생성할 계정 선택
      • 워크스페이스 이름: 워크스페이스의 이름 입력. 알파벳 소문자, 숫자, 하이픈(-)만 가능(하이픈을 연속으로 사용 불가, 하이픈이 이름 끝에 위치할 수 없음) 처음 지정한 워크스페이스 이름은 변경 불가
      • 설명: 워크스페이스 설명 입력. 워크스페이스를 생성한 후에도 수정 가능
      • 유형: 워크스페이스의 종류 선택. 현재는 Singlebatch만 지원
      • 이미지: 도커 이미지를 선택. Tensorflow / Pytorch 중 선택 가능
      • 이미지 버전: 선택한 이미지의 하위 버전 선택. 이미지 버전 정보에 대한 설명은 이미지 버전 정보 참조
    6. 최종 확인 후 [생성] 버튼을 클릭해 주십시오.
    참고

    AI Forest GPU 장비의 드라이버 버전 정보는 다음과 같습니다.

    • Driver Version: 440.64.00
    • CUDA Version: 10.2

    Advanced 워크스페이스 생성

    Advanced 워크스페이스는 AI Forest의 모든 기능을 이용할 수 있는 워크스페이스입니다. 워크스페이스 생성 시 필요한 모든 설정을 입력합니다.

    Advanced 워크스페이스를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. Data Forest 계정을 생성해 주십시오.
    2. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    3. AI Forest > Workspaces 메뉴를 클릭해 주십시오.
    4. [워크스페이스 생성] 버튼을 클릭한 다음 [Advanced 워크스페이스 생성]을 클릭해 주십시오.
    5. 워크스페이스 설정 정보를 입력해 주십시오.
      • 계정: 워크스페이스를 생성할 계정 선택
      • 워크스페이스 이름: 워크스페이스의 이름 입력. 알파벳 소문자, 숫자, 하이픈(-)만 가능(하이픈을 연속으로 사용 불가, 하이픈이 이름 끝에 위치할 수 없음) 처음 지정한 워크스페이스 이름은 변경 불가
      • 설명: 워크스페이스 설명 입력. 워크스페이스를 생성한 후에도 수정 가능
      • 유형: 워크스페이스의 종류 선택. 현재는 Singlebatch만 지원
    6. 도커 설정 정보를 입력해 주십시오.
      df-af-ws_vpc_2-1_ko
      • 이미지: 도커 이미지 선택
      • Tensorflow/Pytorch 중 선택 가능
      • 이미지 버전: 선택한 이미지의 하위 버전 선택
      • 환경변수: 도커 컨테이너에서 사용될 환경변수 설정
        • 환경변수를 입력하고 [추가] 버튼을 클릭하면 환경변수를 추가 가능
        • [x] 버튼을 클릭해 입력된 변수 정보를 삭제 가능
    7. 리소스 설정 정보를 입력해 주십시오.
      df-af-ws_2-7_vpc_ko
      • GPU 모델: GPU 모델 선택. 현재는 V100 모델만 지원
      • GPU 코어: 사용할 GPU 코어 개수 선택
      • 메모리: 사용할 메모리 용량 입력(단위 GB)
      • Application Master> vCPU: Application Master 사용할 vCPU 개수 표시. 고정된 값으로 1개의 vCPU 사용
      • Application Master> 메모리: Application Master가 사용할 메모리 용량 표시. 고정된 값으로 1GB의 메모리 사용
    8. 데이터 설정 정보를 입력해 주십시오.
      df-af-ws_vpc_data_ko
      • 입력: 정보 입력 후 [추가] 버튼을 클릭해 주십시오.
        • Input Path: 컨테이너로 복사될 입력 데이터의 경로 입력, ‘/user/{username}/data_in’ 입력
        • Input Container Local Path: 입력 데이터를 저장할 컨테이너 경로 입력
      • 출력: 정보 입력 후 [추가] 버튼을 클릭해 주십시오.
        • Output Path: 결과물을 저장할 HDFS 경로 입력, ‘/user/{username}/data_out’ 입력
        • Output Container Local Path: 출력 데이터가 존재하는 컨테이너의 경로 입력
        • Overwrite: HDFS에 출력 데이터 저장 시 이미 파일이 있을 경우에 덮어 쓰기 여부 설정
    9. 정보 입력이 완료되면 [다음] 버튼을 클릭해 주십시오.
    10. 최종 정보를 확인하고 [생성] 버튼을 클릭해 주십시오.
      df-af-ws_vpc_2-4_ko

    이미지 버전 정보

    Tensorflow 이미지 버전 정보

    Tensorflow가 지원하는 이미지 버전 정보는 다음과 같습니다.

    Tensorflow 버전비고
    r1.3Python 2지원
    r1.4Python 2지원
    r1.4-py3Python 3지원
    r1.5-py3Python 3지원
    r1.6Python 2지원
    r1.6-py3Python 3지원
    r1.7Python 2지원
    r1.7-py3Python 3지원
    r1.8Python 2지원
    r1.10Python 2지원
    r1.10-py3Python 3지원
    r1.11Python 2지원
    r1.12Python 2지원
    r1.12-py3python 3지원
    r1.14python 2지원
    r1.14-py3Python 3지원
    r1.15Python 2지원
    r1.15-py3Python 3지원
    r2.1Python 2지원
    r2.1-py3Python 3지원
    r2.3.1-py3Python 3지원

    Pytorch 이미지 버전 정보

    Pytorch가 지원하는 이미지 버전 정보는 다음과 같습니다.

    Pytorch 버전비고
    v0.2.0
    v0.3.0
    v0.4.0
    v0.4.1
    v1.0.0
    v1.1.0
    v0.3.0-cuda9
    v1.1.0-cuda10
    v1.2.0-cuda10
    v1.4
    v1.7

    Workspace 관리

    워크스페이스 정보를 확인하고 관리하는 방법을 설명합니다.

    Workspace 정보 확인

    워크스페이스 목록 및 각 워크스페이스의 상세 정보를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspaces를 클릭해 주십시오.
    3. 계정 및 워크스페이스를 차례로 클릭해 주십시오.

    Workspace 복제

    기존에 생성된 워크스페이스 정보를 복사하여 신규 워크스페이스를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspaces를 클릭해 주십시오.
    3. 계정과 워크스페이스를 선택하고 [workspace 관리] > [workspace 복제]를 클릭해 주십시오.
    4. 복제하여 생성할 워크스페이스 이름을 입력하고 [복사] 버튼을 클릭해 주십시오.
      • 원본 워크스페이스의 설정과 파일들이 복제한 워크스페이스에 동일하게 구성됩니다.

    Workspace 설정 변경

    워크스페이스 설정을 변경하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspaces를 클릭해 주십시오.
    3. 계정 및 워크스페이스를 선택하고 [workspace 관리] > [workspace 설정 변경]을 클릭해 주십시오.
      df-af-ws_vpc_2-5_ko
    4. 워크스페이스 설정을 변경하고 [저장] 버튼을 클릭해 주십시오.
      df-ws_ws5_vpc_ko

    Workspace에서 AI 앱 실행

    워크스페이스에서 AI 앱을 실행하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspaces를 클릭해 주십시오.
    3. 계정 및 워크스페이스를 선택하고 [실행] 버튼을 클릭해 주십시오.
      • 선택한 워크스페이스의 파일과 설정으로 AI 앱 실행 가능
      • 워크스페이스 종류에 따라 실행 화면이 달라질 수 있음
    4. 실행 창이 나타나면 설정을 확인하고 정보를 입력해 주십시오.
      df-af-ws_2-6_vpc_ko
      • 도커 작업 디렉터리: 명령어가 실행되는 디렉터리 지정
      • Command: 사용자가 도커에서 실행하고자 하는 프로그램이나 스크립트 입력. 실행하고자 하는 스크립트나 프로그램을 반드시 워크스페이스에 미리 만들어 두어야 함(사용자 프로그램의 진입점이 되는 run.sh 등)
      • Args: 실행할 스크립트 또는 명령어의 파라미터 입력
      • 앱 이름: 실행될 AI 앱 이름 입력
      • : AI 앱에서 사용할 큐 선택(기본값: GPU)
    5. [실행] 버튼을 클릭해 주십시오.
      • AI 앱이 실행됩니다.

    Workspace 삭제

    워크스페이스를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspaces를 클릭해 주십시오.
    3. 계정 및 워크스페이스를 선택하고 [삭제] 버튼을 클릭해 주십시오.

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