> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs-ksc.gitbook.io/myksc/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs-ksc.gitbook.io/myksc/app/distributed-training.md). # 분산 트레이닝 분산 tensorflow 및 pytorch 트레이닝 기능과 Horovod 기반 분산 트레이닝 기능을 제공 #### 1. APP 추가 클릭 후 추가할 앱 선택 화면에서 분산 트레이닝을 선택합니다.

#### 2. 이미지를 선택하고 추가 버튼을 클릭합니다.

#### 3. APP 추가 후 분산 트레이닝 APP을 클릭하면 브라우저의 새로운 탭에서 분산 트레이닝이 실행됩니다.

#### 4. 화면 구성은 아래와 같습니다.

	설정
1	작업 목록
2	작업을 생성하기 위한 화면이 표시됩니다.
3	작업 목록에서 선택한 작업을 삭제합니다.
4	클릭 시 작업 하위 POD 정보를 표시합니다.
5	POD 의 상태 정보를 표시합니다.
6	결과 정보를 표시합니다.
7	로그 정보를 표시합니다.

#### 5. 새로 만들기를 클릭하면 분산 트레이닝 생성을 위한 화면이 표시됩니다. 1\) Wizard 를 사용한 방법

	설명
1	Wizard 를 사용하여 생성 시 선택
2	분산 트레이닝 플랫폼 을 선택 - Horovod(MPIJob), PyTorch(PyTorchJob), TensorFlow(TFJob) 를 지원
3	생성 정보 입력
4	사용할 자원 정보 입력
5	작업 생성 요청

2\) YAML 를 사용한 방법

	설명
1	YAML 를 사용하여 생성 시 선택
2	YAML 형식으로 생성 정보 및 사용할 자원 정보를 입력
3	작업 생성을 요청

#### 6. 목록에서 Log 아이콘을 클릭하면 로그 정보를 표시합니다.

#### 7. 목록에서 Output 아이콘을 클릭하면 결과 정보를 표시합니다. 1\) 작업이 진행 중인 경우 결과 정보가 표시되지 않을 수 있습니니다.