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# 학습 작업 중지 또는 취소

훈련 작업은 완료되기 전에 종료할 수 있습니다. 현재 모델 가중치를 저장하려면 조기 중지하세요. 가중치를 버리려면 훈련을 취소하세요.

<table data-search="false"><thead><tr><th></th><th>훈련 조기 중지</th><th>훈련 취소</th></tr></thead><tbody><tr><td>다음과 같은 경우 사용</td><td>모델이 수렴했거나 이미 목표를 충족한 경우.</td><td>훈련 작업의 모델이 필요하지 않은 경우.</td></tr><tr><td>모델 가중치</td><td>저장됨</td><td>버려짐</td></tr><tr><td>크레딧</td><td>사용한 크레딧에 대해 비용을 지불합니다.</td><td>작업 초기에 취소하면 환불을 받을 수 있습니다. 여러 에폭이 지난 후에는 환불이 제공되지 않습니다.</td></tr></tbody></table>

어떤 작업을 수행한 후에도 동일한 데이터셋 버전으로 다른 훈련 작업을 시작할 수 있습니다.

또한 다음 값을 설정할 수 있습니다 [크레딧 상한](/models/ko/train/train-a-model.md#set-a-credit-cap) 작업을 시작할 때, 크레딧 한도에 도달하면 자동으로 중지되도록 설정할 수 있습니다. 상한에 따른 중지는 모델 가중치를 유지합니다.

{% hint style="info" %}
중지는 협조적으로 이루어집니다. 작업은 현재 에폭이 끝날 때 가중치를 저장하고 종료됩니다. 작업이 멈춘 채 중지 요청에 응답하지 않으면 Roboflow는 약 8시간 후에 이를 종료합니다. 해당 작업은 중지됨이 아니라 실패로 표시되고, 모델 가중치는 저장되지 않으며, 사용한 크레딧은 환불됩니다. 워크스페이스의 크레딧이 소진되어 Roboflow가 작업을 중지했는데 작업이 중지 요청에 끝내 응답하지 않는 경우에도 동일하게 처리됩니다.
{% endhint %}

## 웹 앱

### 훈련 조기 중지

훈련 그래프가 모델이 수렴했거나 이미 목표를 충족했음을 보여주지만, 아직 많은 에폭이 남아 있을 때 조기 중지를 사용하세요.

"훈련 조기 중지"를 클릭하세요:

<figure><img src="/files/80dd88da38470876e09799a45d537c118002d965" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Roboflow가 현재 모델 가중치 준비를 시작합니다. 훈련 작업에 조기 중지됨이 표시됩니다:

<figure><img src="/files/e79f5332dc5631f51e8866a503e4c5e9c6ee8b4e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

모델을 사용할 수 있게 되기까지 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 준비가 완료되면 모델 이름 옆에 초록색 체크 표시가 나타납니다:

<figure><img src="/files/5986bb0057a9ba3ad99f6d2e8febe2510bede1a3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Neural Architecture Search(NAS)의 경우 모델이 수렴하면 훈련이 자동으로 중지될 수 있습니다. Roboflow가 남은 에폭을 건너뛸 때는 훈련 결과 페이지에 메시지가 표시됩니다.

### 훈련 계속하기

조기 중지된 작업은 마지막으로 저장된 체크포인트에서 더 많은 에폭을 실행할 수 있습니다. 훈련을 열고 "훈련 계속하기"를 클릭하세요. 이 옵션은 RF-DETR 및 YOLO 모델에서 사용할 수 있습니다.

Roboflow는 실행이 종료된 후에도 며칠 동안 체크포인트를 보관합니다. 버튼 툴팁에는 훈련을 재개할 수 있는 마지막 날짜가 표시됩니다. 체크포인트가 만료되면 버튼이 비활성화되고 대신 새 훈련 작업을 시작하게 됩니다.

### 훈련 취소

"훈련 취소"를 클릭하여 작업을 중지하고 모델 가중치를 버리세요:

<figure><img src="/files/179a9a714a84d1a6c6226b6a37a23cfa0a564594" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## HTTP API

호출하는 API 키에는 다음 권한 범위가 있어야 합니다: `trainingJob:create` 범위.

### 훈련 조기 중지

실행 중인 훈련 작업에 대해 조기 중지를 요청하세요:

```url
POST https://api.roboflow.com/:workspace/:project/:version/train/stop
```

```bash
curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/my-detector/3/train/stop?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'
```

이 엔드포인트는 멱등합니다. 작업이 이미 중지된 경우에도 success를 반환합니다.

```json
{
  "success": true
}
```

### 훈련 취소

대기 중이거나 실행 중인 훈련 작업을 취소하세요:

```url
POST https://api.roboflow.com/:workspace/:project/:version/train/cancel
```

```bash
curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/my-detector/3/train/cancel?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'
```

```json
{
  "success": true
}
```

취소는 멱등하지 않습니다. 작업이 완료되었거나 이미 취소된 경우, 엔드포인트는 `409 Conflict`:

```json
{
  "error": {
    "type": "Conflict",
    "message": "실행 중이 아닌 훈련 작업은 취소할 수 없습니다.",
    "code": "CANNOT_CANCEL"
  }
}
```

## MCP 서버

AI 에이전트를 다음에 연결하면 [MCP 서버](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) 다음 도구로 훈련 실행을 중지할 수 있습니다:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">도구</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>trainings_stop</code></td><td>조기 중지를 요청합니다. 실행은 즉시 종료되는 대신 현재 단계를 마친 뒤 종료됩니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_cancel</code></td><td>진행 중인 훈련 실행을 취소합니다.</td></tr><tr><td><code>trainings_get</code></td><td>훈련의 상태, 생성된 모델, 메트릭을 가져옵니다.</td></tr></tbody></table>