Notebook 생성하기

Kubernetes 환경에서 project는 개별적인 kubernetes namespace를 가집니다.
이 Namespace 공간에서, Notebook을 생성하면 Notebook은 개별 Pod을 가지며,
Pod안에서 container가 실행되어 사용자가 작업할 수 있습니다.

노트북 생성에 대한 설명은 다음과 같습니다

사용 용도
Jupyter Notebook으로 작업할 지, VSC를 통해 작업할지 정합니다.
(용도에 따라서 image가 변경됩니다.)

Image
Container에 올릴 image를 선택합니다. 사용 용도를 선택하면 자동으로 변경되나,
따로 build한 Custom Image가 있다면 그걸로 지정해주면 됩니다.

CPU/Memory
최소 CPU core와 최소 Memory 용량(GB)를 지정할 수 있습니다.
Advanced settings에서 최대 또한 지정 가능합니다.

최소/최대 설정 의미

Kubernetes 의 스케줄러는 Requests값을 전달하고, 이 기준으로 Pod가 들어갈 빈자리가 있는 WorkNode를 찾습니다. 최대를 지정하는 이유는, 메모리 누수나 다른 결함으로 인해 해당 Node의 모든 Resourece를 차지할수 있기 때문입니다.
또한, Pod에서는 Request된 자원들을 항상 100% 사용하는건 아닙니다.

GPUs
쓸 GPU의 수를 지정합니다.

Workspace Volume
실질적인 코드들이나 부가적인 데이터들을 저장하는 공간입니다.
해당 volume은 각 notebook마다 부여됩니다. 다른 notebook과 data를 공유할 일이 보통 없으므로, RWO로 설정하시면 됩니다.

Data Volume
이미 저장되어있는 dataset이나, .pth와 같은 모델 학습의 산출물들이 저장되는 공간입니다.
미리 만들어놓았던 Volume을 지정하거나, 여기서 새로운 Volume을 만들 수 있습니다.
같은 Project에서 만들어진 Notebook의 경우, 같은 Data Volume을 참조하는 것이 일반적입니다.

TensorBoard

MLXP는 Model의 학습 모니터링을 TensorBoard를 통해 제공하고 있습니다.

마찬가지로 추가버튼을 누르면 위와 같은 화면이 뜹니다.

Name
Tensorboard의 이름을 지정합니다.

Storage Type
Tensorboard의 로깅이 저장되는 장소를 정합니다.
ObjectStorage/NCloud Storage와 Volume이 존재합니다.

ObjectStorage/NCloud Storage
엔드포인트를 지정해주면 됩니다,
Volume
어떤 Volume에 저장할지 지정 후, Mount path를 입력해 저장할 장소를 정합니다.

Configurations
둘다 꼭 체크해주셔야 합니다.

Volume 생성하기 NoteBook 생성하기 TensorBoard