5장. 프로젝트 워크벤치 생성

프로세스

1. 활성화된 애플리케이션 페이지에서 Hawkularpyter 타일을 찾습니다.

2. 애플리케이션 시작을 클릭합니다.

   액세스 권한이 필요한 메시지가 표시되면 기본 사용자 그룹 또는 OpenShift AI의 기본 관리자 그룹에 있지 않습니다. 사용자 추가 를 사용하여 관리자에게 올바른 그룹에 추가 하도록 요청합니다.

   이전에 jupyter-nb-<username > 서비스 계정을 인증하지 않은 경우 권한 부여 페이지에 권한 부여 메시지가 표시됩니다. 기본적으로 선택한 권한을 검사하고 선택한 권한 허용 버튼을 클릭합니다.

   인증 정보를 수락하면 노트북 서버 컨트롤 패널이 열리고 시작 노트북 서버 페이지가 표시됩니다.

3. 노트북 서버를 시작합니다.

   이전에 sendpyter를 연 경우 필요하지 않습니다.

   1. 노트북 이미지 섹션에서 서버에 사용할 노트북 이미지를 선택합니다.

   2. 노트북 이미지에 여러 버전이 포함된 경우 버전 섹션에서 노트북 이미지 버전을 선택합니다.

      참고

      새 버전의 노트북 이미지가 릴리스되면 이전 버전이 계속 사용 가능하고 클러스터에서 지원됩니다. 이렇게 하면 작업을 최신 버전의 노트북 이미지로 마이그레이션할 수 있습니다.

   3. 컨테이너 크기 목록에서 서버에 적합한 컨테이너 크기를 선택합니다.
   4. 선택 사항: 액셀러레이터 목록에서 가속기를 선택합니다.

   5. 이전 단계에서 가속기를 선택한 경우 사용할 가속기 수를 지정합니다.

      중요

      가속기를 사용하는 것은 특정 노트북 이미지에서만 지원됩니다. GPU의 경우 PyTorch, TensorFlow 및 CUDA 노트북 이미지만 지원됩니다. Habana Gaudi 장치의 경우 HabanaAI 노트북 이미지만 지원됩니다. 또한 클러스터에서 가속기를 활성화한 경우에만 노트북 서버에 필요한 가속기의 수를 지정할 수 있습니다. GPU 지원을 활성화하는 방법을 알아보려면 OpenShift AI에서 GPU 지원 활성화를 참조하십시오.

   6. 선택 사항: 새 환경 변수 의 값을 선택하고 지정합니다.

      인터페이스는 이러한 변수를 저장하므로 한 번만 입력해야 합니다. 공통 환경 변수에 대한 예제 변수 이름은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 자주 통합된 환경 및 프레임워크에 대해 자동으로 제공됩니다.

      중요

      암호와 같이 비공개로 유지해야 하는 중요한 값이 있는 변수의 시크릿 확인란을 선택합니다.

   7. 선택 사항: 필요한 경우 현재 탭에서 서버 시작 확인란을 선택합니다.

   8. 서버 시작을 클릭합니다.

      서버 진행 상황 시작 표시가 표시됩니다. 이벤트 로그 확장을 클릭하여 서버 생성 프로세스에 대한 추가 정보를 봅니다. 요청한 배포 크기 및 리소스에 따라 서버를 시작하는 데 최대 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 취소 를 클릭하여 서버 생성을 취소합니다.

      서버가 시작되면 다음 동작 중 하나가 표시됩니다.

      • 이전에 현재 탭에서 Start server 를 선택한 경우 웹 브라우저의 현재 탭에 fluentpyterLab 인터페이스가 열립니다.

      • 이전에 현재 탭에서 서버 시작 확인란을 선택하지 않은 경우 서버 시작 대화 상자에서 새 브라우저 탭 또는 현재 브라우저 탭에서 서버를 열도록 묻는 메시지가 표시됩니다.

        sendpyterLab 인터페이스가 선택한 대로 열립니다.