문제 해결
타임아웃, SAHI 성능, OOM 오류를 포함한 일반적인 배치 처리 문제를 해결하세요.
이 페이지에는 배치 처리의 알려진 문제, 제한 사항 및 해결 방법이 나와 있습니다. 여기에 나열되지 않은 문제가 발생하면, 다음을 통해 신고해 주세요 지원 채널.
알려진 제한 사항
환경 변수와 로컬 스토리지에 대한 액세스가 필요한 일부 Workflow 블록(예: File Sink 및 Environment Secret Store)은 차단되며 실행되지 않습니다.
이 서비스는 다음을 정의하는 Workflow에서만 작동합니다 단일 입력 이미지 파라미터.
기술 세부 정보
데이터는 Data Staging에 다음 만료 기간과 함께 저장됩니다 7일 만료.
각 배치 처리 작업에는 여러 단계가 포함됩니다(일반적으로
처리및내보내기). 각 단계는 출력 배치를 생성합니다. 다음을 사용하는 것을 권장합니다내보내기단계 출력은 효율적인 전송을 위해 압축되므로.실행 중인 작업은
처리단계에서는 UI와 CLI 모두를 사용해 중단할 수 있습니다.중단되었거나 실패한 작업은 다시 시작할 수 있습니다.
서비스는 데이터를 자동으로 샤딩하고 병렬로 처리합니다:
머신 수는 데이터 볼륨에 따라 자동으로 확장됩니다(일부 워크로드에서는 처리량이 시간당 50만~100만 이미지에 이를 수 있습니다).
각 머신은 데이터 청크를 처리하는 여러 워커를 실행합니다. 이는 구성 가능하며 속도와 비용의 균형을 맞추도록 조정해야 합니다.
이미지 작업의 경우, 단일 샤드에서 너무 많은 이미지가 실패하면 해당 샤드는 중단되고 나머지 작업은 계속 진행됩니다. 이 임계값은 작업별로 구성할 수 있습니다(아래의 샤드별 이미지 실패 허용치 참조).
작업 시간 초과
문제
배치 작업은 다음의 경우 조기에 종료됩니다 처리 시간 초과 시간 가 작업의 크기나 복잡성에 비해 너무 낮게 설정되면.

세부 사항
시간 초과 설정(UI) 또는 --max-runtime-seconds (CLI)는 다음을 정의합니다 모든 병렬 워커에 걸친 최대 누적 머신 실행 시간.
총 컴퓨팅 시간: 제한 시간이 2시간이고 작업이 2대의 머신을 생성하면 각 머신은 최대 1시간 동안 실행될 수 있습니다(2대 x 1시간 = 총 2시간).
청크별 분할: 작업은 병렬 처리를 위해 처리 청크로 나뉩니다. 시간 초과는 청크에 분배되므로, 청크가 많은데 시간 초과가 짧으면 청크당 시간이 너무 부족할 수 있습니다.
머신 유형이 중요합니다: 복잡한 Workflow를 CPU에서 실행하면 처리 시간이 크게 늘어납니다. 적절한 경우 GPU를 사용하세요.
권장 사항
대규모 데이터셋이나 다단계 Workflow의 경우 넉넉한 시간 초과(예: 4~6시간)로 시작하세요.
향후 시간 초과 설정에 반영할 수 있도록 실제 작업 실행 시간을 모니터링하세요.
더 빠른 처리를 위해 청크 수를 줄이거나 비디오 프레임 부분 샘플링을 사용하는 것을 고려하세요.
SAHI를 사용하는 Workflow 실행 시간이 너무 김
문제
SAHI를 사용하는 작업은, 특히 고해상도 입력과 인스턴스 세분화를 사용할 때, 예상보다 훨씬 오래 걸릴 수 있습니다.
원인 및 권장 사항
과도한 슬라이스 수: SAHI는 감지를 위해 이미지를 더 작은 슬라이스로 나눕니다. 기본 설정과 고해상도 입력에서는 이미지당 수십 또는 수백 번의 추론이 발생할 수 있습니다.
Image Slicer 블록 구성을 확인하세요. Workflow 앞부분의 Resize Image 블록을 사용해 슬라이스 수를 줄이거나 입력을 축소하세요.
SAHI 대신 더 큰 모델 입력 크기를 고려하세요: 더 큰 입력 차원으로 모델을 학습하면 SAHI가 전혀 필요 없어질 수 있습니다. 먼저 작은 샘플로 테스트하세요.
인스턴스 세분화 병목: SAHI를 인스턴스 세분화와 함께 사용하면 Detections Stitch 블록(특히 NMS 사용 시)이 주요 병목이 될 수 있습니다. 단일 프레임을 스티칭하는 데 수십 초가 걸릴 수 있습니다.
SAHI가 포함된 비디오 작업: FPS 부분 샘플링으로 프레임을 건너뛰세요:
UI에서는 비디오 FPS 부분 샘플링 드롭다운을 사용하세요.
CLI에서는
--max-video-fps플래그를 사용하세요.

메모리 부족(OOM) 오류
문제
Workflow가 사용 가능한 RAM 또는 VRAM보다 더 많이 소비하면 OOM 오류로 인해 작업이 실패합니다.
일반적인 원인
SAHI + 인스턴스 세분화: 이 조합은 메모리를 매우 많이 사용합니다. SAHI는 추론 호출 수를 늘리고, 인스턴스 세분화는 큰 출력(마스크, 점수)을 생성하므로 종종 충돌로 이어집니다.
머신당 워커 수가 너무 많음: 여러 워커는 경량 Workflow의 비용과 속도를 최적화하지만, 무거운 Workflow(대형 모델 여러 개, 복잡한 후처리)는 사용 가능한 메모리를 초과하게 됩니다.
권장 사항
대형 모델, SAHI 또는 고해상도 입력을 사용하는 Workflow에는 머신당 워커 수를 더 적게(예: 1개 또는 2개) 사용하세요.
다음을 낮추세요 머신당 워커 수 고급 옵션의 값을.
모델에 더 높은 메모리 처리량이 필요하면 CPU 대신 GPU로 전환하세요.
대규모 배치를 실행하기 전에 작은 데이터셋으로 Workflow를 테스트하세요.
입력 해상도를 낮추거나 불필요한 블록을 제거해 Workflow를 단순화하세요.

샤드별 이미지 실패 허용치
작동 방식
이미지 배치 작업은 병렬로 실행되는 샤드로 분할됩니다. 각 샤드는 처리 중 실패한 이미지 수를 추적합니다. 단일 샤드 내 실패율이 임계값을 초과하면 해당 샤드는 중단됩니다. 작업의 나머지는 영향을 받지 않고 계속 진행됩니다.
기본적으로 플랫폼은 고정된 실패 임계값을 적용합니다. 다음을 설정하여 작업별로 이를 재정의할 수 있습니다 maxImageFailureRate 작업 생성 요청 본문에. 값은 다음 사이의 부동소수점 숫자입니다 0.0 및 1.0:
0.0은 무허용을 의미합니다(첫 실패 시 샤드를 중단).1.0은 이미지가 몇 개 실패하더라도 샤드가 절대 중단되지 않음을 의미합니다.필드를 생략하거나 다음으로 설정하세요
null플랫폼 기본값을 사용하려면.
이 매개변수는 이미지 작업에만 적용됩니다. 비디오 작업은 지원하지 않습니다.
API를 통한 설정
포함하세요 maxImageFailureRate 작업 생성 페이로드에:
실패했거나 중단된 작업을 다시 시작할 때 재시작 매개변수 오버라이드에 포함하면 이 값도 재정의할 수 있습니다.
마지막 업데이트
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