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# ARIA를 사용한 자동 연구

> ARIA, W&B의 AI Research and Iteration Agent를 사용하여 결과를 분석하고 실험을 실행하는 방법을 알아보세요.

<Note>
  [W\&B Multi-tenant Cloud](/ko/products/wandb/platform/hosting#wb-multi-tenant-cloud)에서만 사용 가능합니다.
</Note>

ARIA를 W\&B의 AI Research and Iteration Agent인 연구 어시스턴트로 사용하여 실험을 분석하고, 결과를 설명하며, run 전반의 패턴을 파악하고, 다음 단계를 추천하며, 시각화를 구축하는 등 다양한 작업을 수행하세요.

이전 run을 기반으로 ARIA는 새로운 실험을 추천하고 실행할 수 있습니다.

ARIA는 W\&B Launch를 사용하여 샌드박스 환경에서 실험을 실행합니다. ARIA가 프로젝트에서 실험을 실행하기 전에 [ARIA가 W\&B Launch 설정을 도와드립니다](/ko/products/aria/autoresearch#set-up-wb-launch-with-aria).

<h2 id="set-up-wb-launch-with-aria">
  W\&B Launch을 ARIA와 함께 설정
</h2>

ARIA는 채팅에서 W\&B Launch를 설정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, ARIA에게 다음과 같이 물어보는 경우:

```text title="User prompt" theme={"system"}
W&B Launch 설정을 도와주실 수 있나요?
```

ARIA는 프로젝트에서 사용 가능한 [W\&B Launch 컴포넌트](/ko/products/aria/autoresearch#launch-components)를 확인하고 나머지 설정 단계를 안내합니다.

다음 예시는 "W\&B Launch 설정을 도와줄 수 있나요?"라는 프롬프트에 대한 ARIA 응답의 일부를 보여줍니다:

<Accordion title="ARIA 응답">
  ```text theme={"system"}
  ## 1. 작업이 실제로 실행될 위치 결정

  다음 중 하나를 선택하세요:

  ### 옵션 A — Kubernetes / 클러스터 설정
  공유 GPU/CPU 인프라와 영구 Launch 에이전트가 필요한 경우 사용하세요.

  “실제” 팀 사용에 권장됩니다.

  ### 옵션 B — 로컬 Docker 설정
  작업을 자신의 머신에서 실행하려는 경우 사용하세요.
  예: Docker와 GPU가 있을 수 있는 로컬 워크스테이션.

  Launch를 빠르게 테스트하는 데 적합합니다.

  클러스터 액세스가 있다면 보통 **Kubernetes**부터 시작하는 것이 좋습니다. 그렇지 않다면 **로컬 Docker**부터 시작하세요.

  ## 2. W&B UI에서 Launch 큐 생성

  entity의 Launch 페이지로 이동하세요: https://wandb.ai/wandb/launch

  그런 다음:

  1. **큐 생성**을 클릭하세요.
  2. entity 선택: `wandb`.
  3. 큐 이름을 지정하세요.
  4. 큐 리소스 유형을 선택하세요:
     - 클러스터 실행의 경우 **Kubernetes**.
     - 로컬 실행의 경우 **Docker**.
  5. 큐 리소스 설정을 추가하세요.
  6. **큐 생성**을 클릭하세요.

  ## 3. Kubernetes 경로: Helm으로 Launch 에이전트 설치

  Kubernetes를 사용하는 경우 다음이 필요합니다:

  - Kubernetes 클러스터.
  - 클러스터에 대한 `kubectl` 액세스.
  - 로컬에 설치된 `helm`.
  - W&amp;B **service account API 키**.
  - 대상 namespace에서 Kubernetes 리소스를 생성/업데이트/삭제할 수 있는 권한.

  실제 설정이라면 에이전트에 개인 API 키를 사용하지 마십시오. W&amp;B service account 키를 사용하세요.
  ```
</Accordion>

<h3 id="launch-components">
  Launch 컴포넌트
</h3>

W\&B Launch에는 세 가지 핵심 컴포넌트가 있습니다:

* **Launch 작업**: ML 워크플로에서 작업을 설정하고 실행하기 위한 재사용 가능한 청사진입니다.
* **Launch 큐**: 작업을 Kubernetes 클러스터와 같은 컴퓨트 대상에 제출하는 선입선출 큐입니다.
* **Launch 에이전트**: 큐를 폴링하고 해당 큐에 대해 설정된 컴퓨트 대상에서 작업을 실행하는 프로세스입니다.

ARIA는 큐와 active Launch 에이전트가 사용 가능해진 후 W\&B 측 Launch 워크플로를 관리할 수 있습니다. ARIA는 일반적으로 로컬 머신, Kubernetes 클러스터, SageMaker 환경 또는 Vertex AI 환경에서 durable Launch 에이전트를 시작할 수 없습니다. 사용자 또는 Admin이 컴퓨트 환경, 자격 증명 및 실행 중인 에이전트를 제공해야 합니다.

다음 table은 ARIA가 W\&B Launch로 실험을 실행할 수 있도록 하는 단계와 일반적으로 누가 수행하는지를 요약합니다.

| 단계 | Usually performed by | Details |
| - | - | - |
| Create a Launch 큐 | ARIA or Team admin | ARIA는 필요한 권한과 대상 백엔드가 명확할 때 큐 생성을 도울 수 있습니다. Team admin 권한이 필요할 수 있습니다. |
| Choose or provision a compute backend | Team Member or infrastructure owner | ARIA는 Docker 호스트, Kubernetes 클러스터, SageMaker 환경 또는 Vertex AI 환경에 대한 액세스가 필요합니다. ARIA는 W\&B Launch를 통해 이미 액세스할 수 있는 경우가 아니면 인프라를 프로비저닝할 수 없습니다. |
| Start the Launch 에이전트 | Team Member or infrastructure owner | Launch 에이전트는 W\&B 자격 증명과 함께 머신 또는 클러스터에서 지속적으로 실행되어야 합니다. |
| Configure a service account or API 키 | Team admin | service account 키를 안전하게 생성하고 저장하세요. 자세한 내용은 [Manage secrets](/ko/products/wandb/platform/secrets#manage-secrets)를 참조하세요. |
| Submit 실험 to the queue | ARIA | 큐에 active 에이전트가 있으면 ARIA는 작업을 제출하고, 설정 오버라이드로 run을 다시 시작하고, 결과를 모니터링하고, 실패를 디버그하고, 메트릭을 비교할 수 있습니다. |


## Related topics

- [ARIA](/ko/products/aria.md)