MLOps Academy · 강의

Kubernetes Job으로 학습 실행하기

클러스터에서 배치 학습을 완료될 때까지 실행하세요.

레슨 4/413개 단계

Kubernetes Job으로 학습 실행하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

학습은 서버가 아닙니다

모델 서버는 계속 실행되지만 학습 작업은 시작하고, 완료한 뒤, 종료되어야 합니다. Kubernetes에는 이를 위해 만들어진 다른 객체인 작업이 있습니다. 🏁

작업은 완료될 때까지 실행됩니다

작업은 하나 이상의 파드를 만들고 파드가 성공적으로 종료될 때까지 감시합니다. 학습이 성공하면 작업이 완료되고 리소스가 해제됩니다.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: train-ranker
spec:
  template:
    spec:
      restartPolicy: Never

restartPolicy는 Always이면 안 됩니다

작업 파드는 restartPolicy를 Never 또는 OnFailure로 설정해야 합니다. Always는 서버용 설정이므로 종료되어야 하는 작업에는 사용할 수 없으며 Kubernetes가 거부합니다.

backoffLimit으로 재시도하기

다운로드가 불안정하면 학습이 실패할 수 있습니다. backoffLimit은 작업이 실패한 파드를 포기하기 전에 몇 번 재시도할지 지정합니다.

spec:
  backoffLimit: 4
  activeDeadlineSeconds: 3600

실행 폭주를 막도록 실행 시간 제한하기

activeDeadlineSeconds를 설정하여 멈춰 버린 학습 실행이 비싼 GPU 노드를 주말 내내 점유하지 못하게 하세요. 해당 제한 시간이 지나면 작업이 종료됩니다. ⏱️

필요한 GPU 요청하기

학습 작업은 Deployment와 동일한 리소스 블록을 사용합니다. limits 아래에 nvidia.com/gpu를 추가하면 실행이 GPU 노드에 배치됩니다.

스윕을 위한 병렬 실행

완료 횟수와 병렬 실행 수를 설정하여 여러 Pod를 실행하세요. 각 Pod가 하나의 구성을 동시에 학습하는 하이퍼파라미터 스윕에 적합합니다.

Pod보다 오래 유지되는 로그와 산출물

완료된 작업의 Pod는 사라지므로 모델과 측정값을 S3나 볼륨 같은 영구 저장소에 기록하고, Pod 파일 시스템에는 절대 기록하지 마세요.

예약된 재학습을 위한 CronJob

작업을 CronJob으로 감싸 매일 밤처럼 정해진 일정에 따라 재학습하세요. cron 표현식이 실행될 때마다 새 작업을 만듭니다.

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
spec:
  schedule: "0 2 * * *"

완료된 작업 정리하기

완료된 작업은 기본적으로 남아 클러스터를 복잡하게 만듭니다. ttlSecondsAfterFinished를 설정하면 유예 기간 후 Kubernetes가 자동으로 삭제합니다.

kubectl로 상태 확인하기

kubectl get jobs로 실행을 확인하고 kubectl logs로 출력을 읽으세요. 상태에서 성공 또는 실패한 개수를 한눈에 볼 수 있습니다.

kubectl get jobs
kubectl logs job/train-ranker

빠른 확인

학습에는 Deployment가 아니라 작업이 적합한 이유는 무엇인가요?

인터랙티브 레슨에서 답해보세요

정리

restartPolicy Never, backoffLimit, 실행 시간 제한을 사용하여 유한한 학습을 작업으로 실행하고, CronJob으로 재학습을 예약하는 방법을 배웠습니다. ✅

무료로 시작

AI 튜터와 함께 Python을(를) 배우세요 — 무료

브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

코스: 30
레슨: 120

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자주 묻는 질문

“Kubernetes Job으로 학습 실행하기” 강의는 무료인가요?

네 — “Kubernetes Job으로 학습 실행하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“Kubernetes Job으로 학습 실행하기”에서 뭘 배우나요?

클러스터에서 배치 학습을 완료될 때까지 실행하세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“Kubernetes Job으로 학습 실행하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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