초록 ▼

본 발명은 인공 지능 학습을 위한 컴퓨팅 환경을 구축하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 환경 구축 방법은, 컴퓨팅 장치에 의하여 수행되는 방법에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치를 포함하는 복수의 컴퓨팅 장치의 리소스 정보를 이용하여, 가용 리소스가 존재하는 컴퓨팅 장치에 컨테이너를 생성하는 단계, 인공 지능 모델의 학습이 수행되는 작업자 노드를 상기 컨테이너에 생성하는 단계 및 상기 작업자 노드에서 수행되는 상기 인공 지능 모델의 학습 결과를 이용하여, 상기 인공 지능 모델의 하이퍼파라미터 조정을

본 발명은 인공 지능 학습을 위한 컴퓨팅 환경을 구축하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 환경 구축 방법은, 컴퓨팅 장치에 의하여 수행되는 방법에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치를 포함하는 복수의 컴퓨팅 장치의 리소스 정보를 이용하여, 가용 리소스가 존재하는 컴퓨팅 장치에 컨테이너를 생성하는 단계, 인공 지능 모델의 학습이 수행되는 작업자 노드를 상기 컨테이너에 생성하는 단계 및 상기 작업자 노드에서 수행되는 상기 인공 지능 모델의 학습 결과를 이용하여, 상기 인공 지능 모델의 하이퍼파라미터 조정을 수행하는 관리자 노드를 상기 컨테이너에 더 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

컴퓨팅 장치에 의하여 수행되는 방법에 있어서,상기 컴퓨팅 장치를 포함하는 복수의 컴퓨팅 장치의 리소스 정보를 이용하여, 가용 리소스가 존재하는 제1 컴퓨팅 장치에 제1 컨테이너를 생성하고, 가용 리소스가 존재하는 제2 컴퓨팅 장치에 제2 컨테이너를 생성하되, 제2 컴퓨팅 장치에 존재하는 가용 리소스는 복수의 컴퓨팅 장치의 가용 리소스 중 최대인 단계;인공 지능 모델의 학습이 수행되는 작업자 노드를 상기 제1 컨테이너에 생성하되, 상기 복수의 컴퓨팅 장치는 하나의 클러스터로 구성되는 것인 단계;상기 작업자 노드에서 수행되는 상기 인공

컴퓨팅 장치에 의하여 수행되는 방법에 있어서,상기 컴퓨팅 장치를 포함하는 복수의 컴퓨팅 장치의 리소스 정보를 이용하여, 가용 리소스가 존재하는 제1 컴퓨팅 장치에 제1 컨테이너를 생성하고, 가용 리소스가 존재하는 제2 컴퓨팅 장치에 제2 컨테이너를 생성하되, 제2 컴퓨팅 장치에 존재하는 가용 리소스는 복수의 컴퓨팅 장치의 가용 리소스 중 최대인 단계;인공 지능 모델의 학습이 수행되는 작업자 노드를 상기 제1 컨테이너에 생성하되, 상기 복수의 컴퓨팅 장치는 하나의 클러스터로 구성되는 것인 단계;상기 작업자 노드에서 수행되는 상기 인공 지능 모델 학습의 결과를 이용하여, 상기 인공 지능 모델의 하이퍼파라미터(hyperparameter) 조정을 수행하는 관리자 노드를 상기 제2 컨테이너에 더 생성하되, 상기 제2 컨테이너에는 상기 관리자 노드 만을 생성하는 단계;제1 기종의 스토리지를 가진 제1 관리자 노드가, 제2 기종의 스토리지를 가진 제1 작업자 노드에 조정된 하이퍼파라미터를 전송하고, 상기 제1 작업자 노드는, 상기 제1 작업자 노드에서 수행되는 상기 인공 지능 모델 학습의 결과를 상기 제1 관리자 노드에 전송하는 단계;상기 제1 컴퓨팅 장치에 생성된 제1 컨테이너에 상기 작업자 노드가 생성된 것에 대한 정보와, 상기 제2 컴퓨팅 장치에 생성된 제2 컨테이너에 상기 관리자 노드가 생성된 것에 대한 정보를 포함하는 상기 클러스터의 컴퓨팅 환경 관련 정보를 파일로 저장하는 단계; 및상기 저장된 파일을 상기 클러스터에 속하지 않는 외부 컴퓨팅 장치로서, 상기 클러스터에 포함된 컴퓨팅 장치에 의해 권한이 허가된 외부 컴퓨팅 장치에 송신하는 단계를 포함하되,상기 저장된 파일을 이용하여 상기 클러스터에 편입되지 않은 컴퓨팅 장치를 이용하여 상기 클러스터의 환경이 이식되는 단계를 포함하는,컴퓨팅 환경 구축 방법.