# Batch Processing Batch Processing은 실행하는 데 비용 효율적인 방법입니다 [Workflows](/roboflow/roboflow-ko/workflows/what-is-workflows.md) 이미지 및 저장된 비디오 배치에 대해. 이는 대량의 데이터를 비동기적으로 처리하는 데 이상적입니다. Batch Processing은 대규모 배치를 실행하는 데 필요한 인프라를 자동으로 프로비저닝합니다. Roboflow 웹 인터페이스 또는 API(클래스)를 통해 Batch Processing 작업을 구성할 수 있습니다. 작업을 시작하면, 데이터를 처리하기 위해 클라우드에 머신이 프로비저닝됩니다. 그런 다음 데이터에 대해 실행하기로 선택한 Workflow의 출력이 포함된 JSON 파일을 받게 됩니다. 다음 비디오는 Batch Processing을 자세히 설명합니다: {% embed url="" %} ### Batch Processing 작업 생성 Batch Processing 작업을 생성하려면 Roboflow 대시보드의 왼쪽 사이드바에서 Deployments를 클릭하세요. 그런 다음 "Batch Processing" 탭을 클릭하세요:
Batch Processing 작업을 생성하려면 "New Batch Job"을 클릭하세요. 작업을 구성할 수 있는 창이 열립니다:
#### Workflow 선택 작업 구성을 시작하려면 먼저 Workflow를 선택하세요. 아직 Workflow가 없다면 시작하기 위해 Workflows 문서를 참조하세요. #### 이미지 또는 비디오 업로드 다음으로, Workflow를 실행할 이미지나 비디오를 업로드해야 합니다. #### 하드웨어 구성 Batch Processing 작업은 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있습니다. GPU 작업은 더 빠르지만 더 비쌉니다. 가격 정보는 Roboflow 가격 문서를 참조하세요. 작업에 사용할 CPU 또는 GPU를 선택하세요:
"Advanced Options" 탭 아래에는 여러 고급 구성 옵션도 उपलब्ध합니다. 이러한 옵션은 기본값으로 두는 것을 권장합니다. #### 작업 시작 Batch Processing 작업을 시작하려면 "Create Batch Job"을 클릭하세요. 작업에 필요한 인프라가 프로비저닝되고 처리가 시작됩니다. ### 작업 진행 상황 모니터링 작업을 시작하면 처리 구성이 진행 중일 때, 배치 데이터가 처리 중일 때, 작업이 완료되었을 때를 나타내는 상태 표시기가 표시됩니다. 배치의 얼마나 많은 부분이 처리되었는지 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 데이터를 처리하는 데 걸리는 시간은 이미지 수에 따라 달라집니다. ### API 또는 CLI로 Batch Processing 작업 생성 Batch Processing 작업을 프로그래밍 방식으로 생성하려면 다음을 참조하세요. [API Reference](/roboflow/roboflow-ko/deploy/batch-processing/api-reference.md) REST API 엔드포인트에 대한 문서 또는 [CLI Usage](/roboflow/roboflow-ko/deploy/batch-processing/cli-usage.md) Roboflow CLI 가이드를 참고하세요. 일반적인 문제를 디버깅하려면 다음을 참조하세요 [문제 해결](/roboflow/roboflow-ko/deploy/batch-processing/troubleshooting.md). --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/deploy/batch-processing.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.