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본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

실행: AI 대시보드 및 뷰

기여자

Run:AI를 Kubernetes 클러스터에 설치하고 컨테이너를 올바르게 구성하면 에 다음과 같은 대시보드와 뷰가 표시됩니다 "https://app.run.ai" 다음 그림과 같이 브라우저에서

입력/출력 대화 상자 또는 작성된 내용을 표시하는 그림

2개의 DGX-1 노드에서 제공하는 클러스터에 총 16개의 GPU가 있습니다. 노드 수, 총 사용 가능한 GPU, 워크로드와 할당된 할당된 할당된 GPU, 총 실행 중인 작업 수, 보류 중인 작업 및 유휴 할당 GPU를 볼 수 있습니다. 오른쪽의 막대 다이어그램에서는 프로젝트당 GPU를 보여 주며, 각 팀이 클러스터 리소스를 사용하는 방법을 요약합니다. 가운데는 작업 이름, 프로젝트, 사용자, 작업 유형, 각 작업이 실행 중인 노드, 해당 작업에 할당된 GPU 수, 작업의 현재 실행 시간, 작업의 작업 진행 상태, 해당 작업의 GPU 사용률 단일 팀('team-A')이 제출한 실행 중인 작업이 3개뿐이므로 클러스터 사용률이 낮은 상태(GPU 사용률이 23%)입니다.

다음 섹션에서는 프로젝트 탭에서 여러 팀을 생성하고 각 팀에 GPU를 할당하여 클러스터당 사용자가 많을 때 클러스터 사용을 최대화하고 리소스를 관리하는 방법을 보여줍니다. 테스트 시나리오는 훈련, 추론 및 대화형 워크로드 간에 메모리 및 GPU 리소스가 공유되는 엔터프라이즈 환경을 모방합니다.