GPU 내껀데

딥러닝 학습 자동화 서비스

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서비스 소개

기존현황

• 딥러닝 학습의 경우, 기존 학습의 종료를 사람이 확인하고 다음 학습을 실행
• 기존 작업의 종료~다음 작업의 시작 시간동안 gpu 자원이 유휴상태
• gpu 가 작업 진행 중인지 사람이 확인

서비스

• 메타 정보를 통해 예약만 해두면 기존 작업이 끝나는 대로 자동으로 다음 학습을 진행
• gpu 자원의 유휴상태를 최소화
• 작업 진행여부를 이메일로 알람

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사용방법

1. 회원가입을 통해 로그인을 한다.
2. 기존 등록되어 있는 GpuServer 에 학습을 진행하고 싶은 job 을 등록할 수 있다.
3. job 등록에서 job 메타데이터 정보와 서버를 선택하여 예약할 수 있다.
4. 학습의 진행사항은 job 조회 페이지에서 확인 가능하다.
   • 상태: 대기중, 진행중, 완료, 취소
   • 진행중, 완료인 작업에 대해 상세조회가 가능하다.
     • 실시간으로 학습 진행 로그 확인
     • accuracy & loss / epoch 그래프
   • 대기중인 작업에 대해서만 예약을 취소할 수 있다.
5. 자동으로 다음 예약된 작업이 실행된다.
6. 학습 시작, 종료 에 등록된 이메일로 알림을 보내준다.

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업데이트 로그

• 업데이트 로그

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기술

스택

• front-end

• back-end

• infra

서비스 플로우

• Github Actions 를 통한 CI, jenkins 를 통한 CD를 구축
• 프론트 서버, 백 서버, GpuManager, ELK 통신 흐름
• 백 서버와 GpuManager 사이에서 job 에 대한 상태에 대한 http 통신
• ELK 를 도입하여 job 에 대한 로그관리

TechLogs

FE

• FE 성능 최적화: 로딩, 렌더링
• Yarn Berry 도입기

BE

• GM 에뮬레이터 동작 방법
• private configuration 설정파일 정보
• GM 로그 관리를 위한 ELK Stack 설정 방법
• 배럴, 완태의 Elastic Stack 적용기
• PageableHandlerMethodArgumentResolver Customize 하기 by 완태
• 젠킨스 jdk 11로 버전 업그레이드 해왔어요!!!
• 코드의 악취를 확인해보자 - Sonarqube
• 우리 프로젝트는 RESTful 할까요? - Self descriptive와 HATEOS / 대부분 못 지키고 있는 REST 제약조건
• 우리 팀이 flyway를 적용했으면 하는 이유
• 서브 모듈 프로젝트에 적용하기 by 완태
• 배럴의 자바 코드 정적분석 checkstyle 도입하기
• 배럴, 마갸의 JobQueue 기술 선택하기 - redis, rabbitMQ, kafka
• LazyInitializationException 처리하기
• 우리 팀 로깅 전략
• 코기, 완태의 젠킨스 적용기
• 슬랙으로 깃헙 이벤트 받기

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팀원

콜린	동동	배럴	코기	완태	마갸	에드
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