Workspace Browser 사용
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    Workspace Browser 사용

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    기사 요약

    VPC 환경에서 이용 가능합니다.

    워크스페이스 브라우저 메뉴에서 워크스페이스의 소스 파일을 관리하고 편집할 수 있습니다.

    파일 업로드

    워크스페이스 브라우저 메뉴에서 파일을 업로드하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspace Browser를 클릭해 주십시오.
    3. 브라우징이 필요한 워크스페이스가 있는 계정을 클릭해 주십시오.
    4. 워크스페이스 브라우저 목록에서 워크스페이스를 클릭해 주십시오.
      df-af-wsbrowser_01_vpc_ko
    5. [업로드] 버튼을 클릭해 주십시오.
    6. 업로드 창이 나타나면 파일을 추가하고 [전송 시작] 버튼을 클릭해 주십시오.
      df-af-quickstart_runupload_ko
    7. 업로드가 완료되면 [확인] 버튼을 클릭해 주십시오.

    파일 관리

    워크스페이스에 업로드된 파일을 관리하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspace Browser를 클릭해 주십시오.
    3. 계정을 선택하고 워크스페이스를 클릭해 주십시오.
    4. 관리할 파일을 선택해 주십시오.
    5. 원하는 기능 버튼을 클릭해 주십시오.
      df-af-wsbrowser_05_vpc_ko
      • [실행]: 현재 워크스페이스에서 선택한 파일로 DL 앱을 실행합니다.
      • [업로드]: 폴더에 파일을 업로드할 수 있습니다.
      • [새폴더/파일 추가]: 현재 폴더에 새로운 파일이나 폴더를 추가할 수 있습니다. 추가한 파일을 더블 클릭하면 편집기 화면으로 이동합니다.
      • [편집]: 선택한 폴더나 파일의 이름을 변경하거나 삭제할 수 있습니다.
      • [폴더 경로]: 화면 우측 상단에 현재 폴더 또는 파일의 경로가 표시됩니다. 폴더명을 클릭하여 상위 폴더로 바로 이동할 수 있습니다.

    실행 스크립트 파일 작성

    워크스페이스에 실행 스크립트를 추가하는 방법은 다음과 같습니다.

    1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
    2. AI Forest > Workspace Browser를 클릭해 주십시오.
    3. 계정을 선택하고 워크스페이스를 클릭해 주십시오.
    4. [새폴더/파일 추가] > [파일] 을 클릭해 주십시오.
    5. 새 파일명을 입력하고 [저장] 버튼을 클릭해 주십시오.
    6. 파일 목록에서 파일명을 마우스로 더블클릭해 주십시오. 파일 편집기 창이 나타납니다.
      df-af-wsbrowser_06_vpc_ko
    7. 실행 스크립트를 작성하고 [저장] 버튼을 클릭해 주십시오.
    8. 파일 유형을 변경하려면 편집기 우측 상단에서 파일 확장자를 선택해 주십시오.
    9. 현재 워크스페이스로 AI 앱을 실행하려면 [실행] 버튼을 클릭해 주십시오.

    실행 스크립트 작성 시 주의 사항

    워크스페이스에서 파일을 구성할 때는 반드시 실행 스크립트를 작성해야 합니다. 실행 스크립트는 DL 앱을 실행할 때 command 명령을 통해 사용자의 코드를 실행하게 됩니다. 일반적으로는 셸(shell) 스크립트로 사용자의 프로그램을 실행하는 스크립트를 포함한 형태입니다.
    df-af-wsbrowser_07_vpc_ko

    <예시> mnist 예제의 실행 스크립트인 run.sh
    실행 스크립트 작성 시 shebang(아래 예제의 #!/bin/bash 부분)을 포함하도록 작성해 주십시오. Python이나 바이너리로 만들어 command 명령으로 실행해도 됩니다.

      #!/bin/bash
      #pip show tensorflow
      python fully_connected_feed.py --input_data_dir ./data_in --log_dir ./data_out --max_steps 20000
    

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