--- title: "Tensorboards" slug: "ai-mlxp-ptensorboards" updated: 2026-09-17T09:25:57Z published: 2026-09-17T09:25:57Z 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](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/mlxp_console_tensorboards01_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T15%3A25%3A39Z&se=2026-10-26T16%3A25%3A39Z&sr=c&sp=r&sig=wBQjJM3NKnoJUvpveeZOHi%2FRlwt5TBLUsQdK3fmuos4%3D) | 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 Tensorboardを作成する方法は、次の通りです。 参考 - Object Storage/Ncloud Storageを使用する場合、事前にストレージタイプごとの Secret作成および PodDefault作成タスクが必要です。詳細は、[ストレージタイプ別連携設定](/docs/ja/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)をご参照ください。 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 - Tensorboardおよび既存の Notebookと重複使用は不可 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形式の `s3://버킷명/경로`で入力します。 - Endpointを含むパス全体を入力しないようにご注意ください。 1. 選択した Storage Typeごとの Configurations情報を選択します。 - Object Storage/Ncloud Storageを選択した場合、事前に作成した PodDefaultを選択します。 - Volumesを選択した場合、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](/docs/ja/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)をご参照ください。 2. **[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。 ## ストレージタイプごとの連携設定 NAVERクラウドプラットフォームの Object Storageおよび Ncloud Storageを Tensorboardと連携するための設定方法を説明します。新規 Tensorboard作成は、次の手順を順に行います。 ### 1. ストレージタイプごとの設定確認 Object Storageと Ncloud Storageは、どちらも S3互換インターフェースを提供し、Tensorboardと連携して使用できます。ストレージタイプによって Endpointおよび Region設定方法が異なるため、設定時はご参照ください。ストレージタイプごとの設定方法の違いは、次の通りです。 | 項目 | Object Storage | Ncloud Storage | | --- | --- | --- | | Endpoint | https://kr.object.ncloudstorage.com/ | https://kr.ncloudstorage.com/ | | Region設定の必要有無 | 必須(kr-standard) | - | | S3互換インターフェースをサポート | O | O | 参考 Object Storageおよび Ncloud Storageに関する説明は、[Object Storage ご利用ガイド](/docs/ja/storage-storage-6-1)、[Ncloud Storage ご利用ガイド](/docs/ja/ncloudstorage-overview)をご参照ください。 ### 2. Secret作成 使用するストレージタイプに応じた Credential Secretを作成します。 #### Object Storage 参考 Credential情報は NAVERクラウドプラットフォームコンソールで確認および作成できます。詳細は、[API認証キー作成および Amazon S3との連携](/docs/ja/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)をご参照ください。 ``` kubectl create secret generic ncp-object-storage-credentials \ -n \ --from-literal=AWS_ACCESS_KEY_ID= \ --from-literal=AWS_SECRET_ACCESS_KEY= ``` #### Ncloud Storage 参考 Credential情報は NAVERクラウドプラットフォームコンソールで確認および作成できます。詳細は、[API認証キー作成](/docs/ja/ncloudstorage-start#api-%EC%9D%B8%EC%A6%9D%ED%82%A4-%EC%83%9D%EC%84%B1)をご参照ください。 ``` kubectl create secret generic ncp-ncloud-storage-credentials \ -n \ --from-literal=AWS_ACCESS_KEY_ID= \ --from-literal=AWS_SECRET_ACCESS_KEY= ``` ### 3. PodDefault作成 使用するストレージタイプに応じた PodDefaultを作成します。 #### Object Storage Object Storageは Region設定が必須であり、kr-standardを指定します。 ``` 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 ```