Kubeflow Tensorboard를 사용한 머신러닝 실험 관리
카카오클라우드 Kubeflow 환경에서 TensorBoard 컴포넌트를 활용하여, 머신러닝 실험 과정에서 생성되는 로그 데이터를 관리하고 시각화하는 방법을 안내합니다.
- 예상 소요 시간: 10분
- 권장 운영 체제: MacOS, Ubuntu
- Region: kr-central-2
- 사전 준비 사항
- 참고 문서
시작하기 전에
TensorBoard는 머신러닝 모델의 학습 과정을 직관적으로 모니터링하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다. Kubeflow 환경에서 TensorBoard를 활용하면, 머신러닝 실험의 진행 상황을 실시간으로 모니터링하고, 다양한 실험 결과를 비교 분석할 수 있습니다. 또한, 모델의 성능을 최적화하기 위한 핵심 지표의 이해와 TensorBoard를 활용한 실험 관리 방법을 확인할 수 있습니다.
시나리오 소개
이 튜토리얼에서는 카카오클라우드의 Kubeflow 환경에서 TensorBoard의 설치부터 실제 학습 데이터의 로그를 시각화하고 분석하는 전 과정을 단계별로 소개합니다.
이 시나리오의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- Kubeflow에서 TensorBoard 인스턴스 생성 및 설정
- 학습 중인 모델의 로그 데이터를 실시간으로 모니터링하고 시각화하는 방법을 학습
- TensorBoard를 활용하여 모델 학습 과정을 분석
지원 도구
도구 | 버전 | 설명 |
---|---|---|
Tensorboard | 2.1.0 | 머신러닝 실험의 시각화 도구로, 측정 항목의 추적 및 시각화, 가중치와 텐서의 히스토그램 추적 기능을 제공합니다. |
Tensorboard에 대한 자세한 설명은 Tensorboard 공식 문서를 확인해 주세요.
사전 작업
TensorBoard를 사용하기 위한 환경 설정 및 필수 리소스 준비 과정을 안내합니다.
1. Kubeflow 환경 준비
Kubeflow에서 TensorBoard를 사용하기 전에, 실습에 적합한 노드 풀 사양이 준비되었는지 확인합니다. 환경 설정이 필요한 경우, Kubeflow를 이용한 Jupyter Notebook 환경 구성가이드를 참조하여 적절한 사양의 Kubeflow 환경을 구성하세오.
필요 최소 사양
- 노드 풀 최소 사양: vCPU 4개 이상, 메모리 8GB 이상
- 여유 File Storage 사이즈: 10GiB 이상
2. 로그 저장을 위한 볼륨 생성
TensorBoard가 학습 로그를 저장할 영구 볼륨(Persistent Volume)을 생성합니다.
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Kubeflow 대시보드에 접속하여 Volumes 탭으로 이동합니다.
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상단의 [New Volume] 버튼을 클릭하여 새 볼륨을 생성합니다.
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New Volume 화면에서 필요한 정보를 입력하고 [Create] 버튼을 클릭하여 볼륨을 생성합니다.