Tensorboards

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VPC環境で利用できます。

Tensorboardsの画面構成について説明します。Tensorboardsではユーザーが学習プロセスをモニタリングするために Tensorboardを作成、削除したり、運用中の Tensorboardsにアクセスできます。

Tensorboards

Tensorboards画面における基本的な説明は、次の通りです。

mlxp_console_tensorboards01_ko

領域 説明
① メニュー名 現在確認中のメニューの名前
② 基本機能 Tensorboardの追加、Tensorboardの削除
③ Tensorboardリスト 運用中の Tensorboardリストと情報の確認

Tensorboardsリストの照会

Tensorboardsリストの情報は、次の通りです。

  • Status: Tensorboardのステータス
  • Name: Tensorboardの名前
  • Created At: 初回作成日時
  • LogsPath: ログ保存用のストレージパス
  • CONNECT: クリックすると新しいウィンドウで Tensorboardにアクセス

Tensorboard作成

新規 Tenborboardを作成する方法は、次の通りです。

  1. [Create] をクリックします。
  2. New Tensorboardのポップアップが表示されたら Tensorboardの名前を入力します。
    • 英小文字(a-z)、数字(0-9)、記号(-)を使用して3~61文字で入力
    • 先頭は英字、末尾は英字または数字
    • 重複使用不可
  3. Project Namespaceを確認します。
  4. ログ保存用の Storage Typeを選択します。
    • Object Storage/ Ncloud Storage: ユーザーの Object Ncloudや Ncloud Storage
    • Volumes: ユーザーが作成した Volume
  5. 選択した Storage Typeの Mount Path情報を入力します。
参考

Object Storage/Ncloud Storageを選択した場合、Endpointを S3 Rest API形式で入力します。

  1. Configurationsで Tensorboardを実行する GPU Zone情報を選択します。
注意
  • 現在 ML expert Platformは Private Zoneで GPUリソースを提供しているため、ユーザーの Workspaceが割り当てられた GPU Zone情報を選択します。
  • GPU Zone情報は、使用できる GPU Zone情報の照会をご参照ください。
  1. [Create] をクリックします。

Tensorboard削除

Tensorboardを削除できます。

  1. 削除する Tensorboardを選択し、 [Delete] ボタンをクリックします。
  2. Delete Tensorboardのポップアップが表示されたら、削除する Tensorboardの名前を入力して [Delete] ボタンをクリックします。
  3. Tensorboardリストで選択したモデルが削除されたことを確認します。