> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Launch 설정 > 큐를 설정하고 에이전트를 배포하여 컴퓨팅 인프라에 작업을 제출할 수 있도록 W&B Launch를 설정합니다. 이 페이지에서는 W\&B에서 자체 컴퓨팅 인프라(예: Kubernetes, Amazon SageMaker, Vertex AI)로 머신러닝 작업을 직접 제출할 수 있도록 W\&B Launch를 설정하는 주요 단계를 설명합니다. Launch를 설정하면 팀에서 컴퓨팅 리소스를 공유하고, 작업을 큐에 넣고, 여러 환경에서 run을 재현할 수 있습니다. Launch를 설정하려면 다음 단계를 완료해야 합니다. 1. **큐 설정**: 큐는 선입선출(FIFO) 방식으로 동작하며, 각 큐에는 큐 설정이 있습니다. 큐 설정은 대상 리소스에서 작업을 어디서 어떻게 실행할지 제어합니다. 2. **에이전트 설정**: 에이전트는 사용자의 머신 또는 인프라에서 실행되며, 하나 이상의 큐를 폴링하여 Launch 작업이 있는지 확인합니다. 에이전트는 작업을 가져오면 이미지가 빌드되어 사용 가능한 상태인지 확인한 다음, 작업을 대상 리소스에 제출합니다. 두 단계를 모두 완료하면 팀에서 Launch 작업을 큐에 제출하여 대상 리소스에서 자동으로 실행할 수 있습니다.

큐 설정

launch 큐가 특정 대상 리소스를 가리키도록 설정하고, 해당 리소스에 필요한 추가 설정도 함께 지정하세요. 예를 들어 Kubernetes 클러스터를 가리키는 launch 큐라면 launch 큐 설정에 환경 변수를 포함하거나 맞춤형 namespace를 지정할 수 있습니다. 큐를 생성할 때는 사용할 대상 리소스와 해당 리소스에 적용할 설정을 모두 지정합니다. 에이전트는 큐에서 작업을 받을 때 큐 설정도 함께 받습니다. 그리고 대상 리소스에 작업을 제출할 때 큐 설정과 함께 작업 자체에 지정된 오버라이드도 포함합니다. 예를 들어 작업 설정을 사용하면 해당 작업 인스턴스에만 적용할 Amazon SageMaker 인스턴스 유형을 지정할 수 있습니다. 이 경우 일반적으로 [큐 설정 템플릿](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-queue-advanced#configure-queue-template)을 최종 사용자 인터페이스로 사용합니다.

큐 생성

큐를 생성하여 Launch 작업이 실행될 위치와 설정 방식을 정의합니다. 큐를 생성하려면 다음 단계를 따르세요. 1. [https://forge.coreweave.com/wandb/launch](https://forge.coreweave.com/wandb/launch) 에서 Launch App으로 이동하세요. 2. 화면 오른쪽 상단의 **create queue** 버튼을 클릭하세요. 3. **Entity** 드롭다운 메뉴에서 큐가 속할 entity를 선택하세요. 4. **Queue** 필드에 큐 이름을 입력하세요. 5. **Resource** 드롭다운에서 이 큐에 추가된 작업이 사용할 컴퓨팅 리소스를 선택하세요. 6. 이 큐에 **Prioritization**을 허용할지 선택하세요. 우선순위 지정을 활성화하면 팀 사용자가 Launch 작업을 큐에 추가할 때 해당 작업의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 우선순위가 높은 작업이 낮은 작업보다 먼저 실행됩니다. 7. **Configuration** 필드에 JSON 또는 YAML 형식으로 리소스 설정을 입력하세요. 설정 문서의 구조와 의미는 큐가 가리키는 리소스 유형에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 해당 대상 리소스의 설정 페이지를 참조하세요. Launch 큐 생성 이제 Launch 작업을 받아 선택한 대상 리소스로 전달하는 큐가 준비되었습니다. 다음으로, 이 큐에서 작업을 가져올 에이전트를 설정하세요.

Launch 에이전트 설정

Launch 에이전트는 하나 이상의 Launch 큐를 폴링하여 작업을 가져오는 장기 실행 프로세스입니다. Launch 에이전트는 작업을 가져오는 큐에 따라 FIFO 순서 또는 우선순위 순서로 작업을 큐에서 꺼냅니다. 에이전트는 큐에서 작업을 꺼낸 후 필요한 경우 해당 작업의 이미지를 빌드합니다. 그런 다음 큐 설정에 지정된 설정 옵션과 함께 작업을 대상 리소스에 제출합니다. 에이전트는 유연하게 설정할 수 있어 다양한 사용 사례를 지원합니다. 에이전트에 필요한 설정은 사용 사례에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 [Docker](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-launch-docker), [Amazon SageMaker](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-launch-sagemaker), [Kubernetes](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-launch-kubernetes) 또는 [Vertex AI](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-vertex) 전용 페이지를 참조하세요. W\&B는 특정 사용자의 API 키 대신 서비스 계정의 API 키로 에이전트를 시작할 것을 권장합니다. 서비스 계정의 API 키를 사용하면 다음 두 가지 이점이 있습니다. * 에이전트가 개별 사용자에게 종속되지 않습니다. * Launch는 Launch를 통해 생성된 run의 작성자를 에이전트에 연결된 사용자가 아닌 Launch 작업을 제출한 사용자로 간주합니다.

에이전트 설정

launch 에이전트가 폴링할 큐, 작업을 수행할 entity, 병렬로 실행할 작업 수를 알 수 있도록 launch 에이전트를 설정하세요. launch 에이전트는 `launch-config.yaml`이라는 YAML 파일로 설정합니다. 기본적으로 W\&B는 `~/.config/wandb/launch-config.yaml`에서 설정 파일을 찾습니다. launch 에이전트를 활성화할 때 다른 디렉터리를 지정할 수도 있습니다. launch 에이전트 설정 파일의 내용은 launch 에이전트의 환경, launch 큐의 대상 리소스, Docker 빌더 요구 사항, 클라우드 레지스트리 요구 사항 등에 따라 달라집니다. 사용 사례와 관계없이 launch 에이전트에는 다음과 같은 핵심 설정 옵션이 있습니다. * `max_jobs`: 에이전트가 병렬로 실행할 수 있는 최대 작업 수입니다. * `entity`: 큐가 속한 entity입니다. * `queues`: 에이전트가 감시할 하나 이상의 큐 이름입니다. 설정 YAML 파일 대신 W\&B CLI로 launch 에이전트의 공통 설정 옵션(최대 작업 수, W\&B entity, launch 큐)을 지정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [`wandb launch-agent`](/ko/products/wandb/ref/cli/wandb-launch-agent) 명령을 참조하세요. 다음 YAML 스니펫은 launch 에이전트의 핵심 설정 키를 지정하는 방법을 보여 줍니다. `[ENTITY-NAME]`은 W\&B entity로, `[QUEUE-NAME]`은 에이전트가 폴링할 큐 이름으로 바꾸세요. ```yaml title="launch-config.yaml" theme={"system"} # 동시에 실행할 run의 최대 개수입니다. -1 = 제한 없음 max_jobs: -1 entity: [ENTITY-NAME] # 폴링할 큐 목록입니다. queues: - [QUEUE-NAME] ```

컨테이너 빌더 설정

launch 에이전트가 이미지를 빌드하도록 설정할 수 있습니다. git 저장소나 코드 아티팩트로 생성한 Launch 작업을 사용하려면 에이전트가 컨테이너 빌더를 사용하도록 설정해야 합니다. Launch 작업을 생성하는 방법은 [Launch 작업 생성](/ko/products/wandb/platform/launch/create-launch-job)을 참조하세요. W\&B Launch는 세 가지 빌더 옵션을 지원합니다. * Docker: Docker 빌더는 로컬 Docker 데몬을 사용하여 이미지를 빌드합니다. * [Kaniko](https://github.com/GoogleContainerTools/kaniko): Kaniko는 Docker 데몬을 사용할 수 없는 환경에서도 이미지를 빌드할 수 있게 해 주는 Google 프로젝트입니다. * Noop: 에이전트가 작업을 빌드하지 않고, 사전 빌드된 이미지만 가져옵니다. Docker 데몬을 사용할 수 없는 환경(예: Kubernetes 클러스터)에서 에이전트가 폴링하는 경우 Kaniko 빌더를 사용하세요. Kaniko 빌더에 대한 자세한 내용은 [Kubernetes 설정](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-launch-kubernetes)을 참조하세요. 이미지 빌더를 지정하려면 에이전트 설정에 builder 키를 추가하세요. 예를 들어, 다음 코드 스니펫은 launch 설정(`launch-config.yaml`) 중 Docker 또는 Kaniko를 사용하도록 지정하는 부분을 보여 줍니다. ```yaml title="launch-config.yaml" theme={"system"} builder: type: docker | kaniko | noop ```

컨테이너 레지스트리 설정하기

launch 에이전트가 사전 빌드된 이미지를 가져오거나 직접 빌드한 이미지를 push할 수 있도록 클라우드 레지스트리에 연결해야 할 때가 있습니다. launch 에이전트를 클라우드 레지스트리에 연결하는 일반적인 경우는 다음과 같습니다. * 고성능 워크스테이션이나 클러스터처럼 작업을 빌드한 곳과 다른 환경에서 작업을 실행하려는 경우 * 에이전트로 이미지를 빌드하고 Amazon SageMaker 또는 Vertex AI에서 해당 이미지를 실행하려는 경우 * launch 에이전트가 이미지 저장소에서 가져오는 데 필요한 자격 증명을 제공하도록 하려는 경우 컨테이너 레지스트리와 연동하도록 에이전트를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 [고급 에이전트 설정 페이지](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-agent-advanced)를 참조하세요.

Launch 에이전트 활성화

에이전트를 설정한 후에는 에이전트를 활성화하세요. 활성화된 에이전트는 지정한 큐를 폴링하고 대상 리소스로 작업을 전달하기 시작합니다. `launch-agent` W\&B CLI 명령으로 Launch 에이전트를 활성화하세요. `[QUEUE-1]`과 `[QUEUE-2]`를 에이전트가 폴링할 큐의 이름으로 바꾸세요. ```bash theme={"system"} wandb launch-agent -q [QUEUE-1] -q [QUEUE-2] --max-jobs 5 ``` 에이전트가 실행되면 지정된 큐에 제출된 모든 작업을 가져와 대상 리소스로 전달합니다. 경우에 따라 Kubernetes 클러스터 내부에서 launch 에이전트가 큐를 폴링하도록 구성해야 할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [고급 큐 설정 페이지](/ko/products/wandb/platform/launch/setup-queue-advanced)를 참조하세요.