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# 리랭킹 모델 학습

관리자 페이지 트레이너 메뉴의 리랭킹 학습(/trainer/reranking)은 리랭킹 모델을 데이터셋으로 파인튜닝하는 화면입니다. 학습 리랭킹을 생성하면 3단계 입력을 거쳐 학습이 등록되고, 완료 시 선택한 기반 모델에 학습된 리비전이 추가됩니다.

## 학습 리랭킹 생성

학습 리랭킹 목록에서 생성 버튼을 클릭하면 3단계 스텝 팝업이 열립니다. 각 단계에서 입력값을 검증한 뒤 다음 단계로 넘어가며, 마지막 단계에서 생성 버튼으로 등록합니다. 학습 종류는 리랭킹으로 자동 설정됩니다.

### 1단계, 기본 정보

* 제목: 학습 목록에 표시될 제목입니다(필수).
* 상세설명: 학습에 대한 메모입니다.
* 관리그룹: 해당 학습을 관리할 권한을 가지는 그룹(리소스 그룹)을 선택합니다(필수).
* 도커이미지: 학습을 실행할 도커 이미지를 선택합니다(필수). 리랭킹 학습용 이미지만 표시됩니다.
* 인스턴스타입: 학습에 사용할 인스턴스타입(CPU, 메모리)을 선택합니다(필수).
* 기반모델: 파인튜닝할 기반 리랭킹 모델을 선택합니다(필수). 리랭킹 유형 모델만 표시됩니다.
* 기반모델 리비전: 파인튜닝할 기반 모델의 리비전을 선택합니다(필수).

### 2단계, 데이터셋

* 데이터셋: 학습에 사용할 데이터셋을 선택합니다(필수).
* 데이터셋 버전: 학습에 사용할 데이터셋 리비전을 선택합니다(필수).
* 평가 데이터 비율: 평가에 사용할 데이터의 비율을 0과 1 사이에서 슬라이더 또는 직접 입력으로 설정합니다(필수, 기본값 0.1).
* 쿼리: 데이터셋에서 쿼리로 사용할 컬럼을 선택합니다(필수).
* 긍정적: 데이터셋에서 긍정 샘플로 사용할 컬럼을 선택합니다(필수).
* 부정적: 데이터셋에서 부정 샘플로 사용할 컬럼을 선택합니다(필수).
* 쿼리, 긍정적, 부정적은 서로 다른 컬럼으로 선택해야 합니다. 중복 선택 시 다음 단계로 넘어갈 수 없습니다.

### 3단계, 학습 설정과 GPU

* 하이퍼 파라미터: JSON 형식으로 입력합니다(필수). JSON 파일을 입력란에 드래그 앤 드롭하면 내용이 채워집니다. 학습 종류의 기본 설정이 자동으로 채워지며 필요 시 수정합니다.
* 학습 설정: JSON 형식으로 입력합니다(필수). 파일 드래그 앤 드롭을 지원하며 기본 설정이 자동으로 채워집니다.
* GPU 할당량: 관리자에게 부여받은 할당량 중 학습용 할당량을 선택합니다(필수). 학습은 분할 할당(vGPU)을 지원하지 않으므로 독점 할당 풀만 표시됩니다.
* GPU 사용 수: 선택한 할당량에서 사용할 GPU 수량을 선택합니다(1 이상). 학습을 시작하면 선택한 수량만큼 할당량에서 차감됩니다.

## 학습 리랭킹 목록

* 표시 컬럼: ID, 제목, 유형, 제작자, 관리 그룹, 등록일시, 태그, GPU, 텐서보드 상태, 학습 상태. 리랭킹 학습에서 유형 컬럼은 하이픈(-)으로 표시됩니다.
* 검색 유형: 제목, ID, 제작자, 태그로 검색할 수 있습니다.
* 정렬: ID, 제목, 유형, 제작자, 관리 그룹, 등록일시 컬럼으로 정렬할 수 있습니다.
* 목록에서 항목을 더블 클릭하면 상세 화면으로 이동합니다.

## 학습 리랭킹 상세

* 기본정보 탭: 학습 시 설정한 값을 확인합니다.
* 이벤트 로그 탭: 학습 중 발생하는 이벤트를 확인합니다.
* 학습 로그 탭: 학습 이벤트에서 발생하는 로그를 확인합니다.
* 컨테이너 탭: 학습 중인 컨테이너에서 발생하는 로그와 상태를 확인합니다.
* 상단 버튼(쓰기 권한 필요): 시작, 중지, 텐서보드 시작과 텐서보드 열기, 삭제. 버튼 활성화 여부는 현재 학습 상태에 따라 달라집니다.
* 텐서보드: 텐서보드 시작 후 열기 버튼으로 학습 로그를 차트로 확인합니다.
* 삭제: 삭제 아이콘 클릭 후 확인 팝업에 학습 제목을 입력하면 삭제됩니다. 삭제 후 목록으로 이동합니다.


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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```

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