Kubeflow MIG 인스턴스로 병렬 학습 모델 구현
카카오클라우드 Kubeflow MIG(Multi-Instance GPU) 인스턴스와 Training Operator를 활용한 병렬 학습 모델 구현 방식을 소개합니다.
기본 정보
- 예상 소요 시간: 10분
- 권장 운영 체제: MacOS, Ubuntu
- Region: kr-central-2
- 사전 준비 사항
- 참고 문서
시작하기 전에
이 튜토리얼은 MIG(Multi-Instance GPU) 설정을 통해 다수의 GPU 자원을 활용하여 Kubeflow 노트북과 파이프라인에서 병렬 학습 모델을 구현하는 방법을 안내합니다. 이 과정을 통해 사용자는 효율적인 리소스 관리와 더 빠른 학습 시간을 경험할 수 있으며, 병렬 처리를 통한 모델 학습 방법을 학습할 수 있습니다.
시나리오 소개
이 시나리오는 Fashion MNIST 데이터셋을 사용하여, Kubeflow 환경에서 MIG 기능과 Training Operator를 활용한 병렬 학습 모델 구현 프로세스를 단계별로 설명합니다. 이 시나리오의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- MIG 설정을 통한 GPU 자원 최적화
- Kubeflow에서 Training Operator를 사용한 분산 학습 환경 구성
- Fashion MNIST 데이터셋을 활용한 예측 모델 학습
- 모델 학습의 효율성 향상과 리소스 관리
지원 도구
도구 | 버전 | 설명 | 지원 프레임워크 |
---|---|---|---|
Training Operator | v1-e1434f6 | - 모델 학습 도구로 다양한 딥러닝 프레임워크에 대한 분산 학습 지원 - 복수 GPU 자원에 대한 빠른 모델 학습 제공 | - TensorFlow - PyTorch - Apache MXNet - XGBoost - Message passing interface(MPI) |
안내
Training Operators에 대한 자세한 설명은 Kubeflow > Training Operators 공식 문서를 확인해 주세요.