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실행 대시보드

history.jsonl을 읽어 학습 중인 실행과 완료된 실행을 같은 화면에서 비교한다. Streamlit과 Altair는 선택 의존성이므로 코어 설치 크기는 바뀌지 않는다.

설치와 로컬 실행

uv add "deeptool[dashboard]"
deeptool-dashboard runs/

기본 주소는 http://127.0.0.1:8501이고 2초마다 디스크를 다시 읽는다. 자동 갱신을 끄려면 다음처럼 실행한다.

deeptool-dashboard runs/ --refresh 0

대시보드는 run root 바로 아래의 history.jsonl을 찾는다.

runs/
  exp1/history.jsonl
  exp1/meta.json
  exp2/history.jsonl

학습기가 각 행을 flush하므로 실행 중에도 최신 완료 지점까지 보인다. 쓰는 중인 마지막 JSONL 조각만 다음 갱신까지 건너뛰며, 줄바꿈까지 끝난 잘못된 JSON은 해당 실행의 오류로 표시한다. 다른 정상 실행의 차트는 계속 나온다.

화면 읽기

  • 왼쪽의 실행별 토글로 각 곡선을 독립적으로 켜고 끈다.
  • Focus run은 상단 KPI, 최신 행, meta.json 패널의 기준 실행이다.
  • metric 토글로 차트 종류를 고른다.
  • train_loss와 val_loss는 같은 loss 차트에 표시한다. 실행은 색으로, train/validation은 실선/점선으로 구분한다.
  • IoU, AP50처럼 다른 스칼라는 이름을 해석하지 않고 각자 차트가 된다.
  • epoch 실행과 step 실행은 서로 다른 진행 축과 차트 그룹에 표시한다.

표시되는 시각은 추정한 학습 상태가 아니라 history.jsonl의 마지막 수정 시각이다. 대시보드는 파일을 읽기만 하며 학습을 제어하지 않는다.

SSH 원격 학습 보기

가장 안전한 기본 경로는 SSH local forwarding이다. 로컬 터미널에서:

ssh -L 8501:127.0.0.1:8501 user@training-host

그 SSH 세션의 원격 호스트에서:

deeptool-dashboard runs/ --no-browser

로컬 브라우저에서 http://127.0.0.1:8501을 연다. Streamlit은 원격 loopback에만 열리고 SSH가 암호화된 통로를 만든다. 로컬 8501 포트를 이미 쓰는 경우 양쪽 포트를 함께 바꾼다.

ssh -L 9000:127.0.0.1:9000 user@training-host
# remote
deeptool-dashboard runs/ --port 9000 --no-browser

네트워크에 직접 열기

deeptool-dashboard runs/ --host 0.0.0.0 --port 8501 --no-browser

인증과 TLS가 없다

deeptool은 대시보드 인증이나 TLS를 제공하지 않는다. 0.0.0.0으로 열면 해당 포트에 도달할 수 있는 네트워크 사용자가 실행 경로, 메타데이터, 학습 지표를 볼 수 있다. 방화벽과 신뢰할 수 있는 사설망을 직접 구성하지 않았다면 SSH tunnel을 사용하라.

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