# VisionPro Deep Learning Service 응용 프로그램 - Command Line Arguments(명령줄 인수)

Deep Learning Service 응용 프로그램에 다수의 command line 인수를 이용할 수 있습니다. 다음 명령은 워크스페이스의 위치, 트레이닝 및 런타임의 포트 번호, GPU 이용을 지정하기 위해 이용할 수 있습니다.

명령 | 설명
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--http-address=http://address:port | 트레이닝 요청을 위해 서버가 신호를 기다릴 HTTP 주소를 지정합니다. 기본값은 http://localhost:8080입니다.
--workspace-path=파일 경로 | 워크스페이스를 저장할 디렉토리를 지정합니다.
--training-image-cache-path=path | 다수의 트레이닝 패스에 이용되어 트레이닝 성능을 향상하고 이미지를 열 때의 I/O를 최소화하기 위해 트레이닝 이미지를 저장할 경로를 지정합니다. 특정 경로를 지정하는 것은 다음 경우에 특히 유용합니다. 이미지 변환이 필요한 경우(예컨대, JPG 또는 PNG 형식을 이용하거나 컬러를 회색조로 변환할 필요가 있는 경우). 워크스페이스 디렉토리가, 느린 장치 또는 원격 파일 시스템에 있고 지정된 경로가 SSD 등의 빠른 로컬 장치에 있는 경우. Note: 지정된 경로가 위치한 장치에 충분한 공간이 있어 모든 트레이닝 이미지를 완전하게 캐시로 둘 수 있어야 합니다. 많은 수의 PNG 혹은 JPG 이미지를 이용할 경우, 필요한 저장 공간은 워크스페이스 디렉토리 크기보다 수 배 더 클 수 있습니다.
--training-workspace-path=파일 경로 | 워크스페이스 파일을 로딩하고 저장할 디렉토리 위치를 지정합니다.
--runtime-workspace-path=파일 경로 | 런타임 워크스페이스 파일을 로딩하고 저장할 디렉토리 위치를 지정합니다.
--enable-runtime=[0 또는 1] | 런타임 서비스를 시작하고 런타임 요청을 대기할지 여부를 지정합니다. 이는 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
--runtime-only | 런타임 API에의 연결 신호를 대기하기만 하는 런타임 전용 서비스를 시작합니다. Note: 이 옵션은 --workspace-path 및 --training-workspace-path 명령과 충돌합니다. 자동 저장 기능은 런타임 워크스페이스에는 적용되지 않습니다. 그러므로, --auto-save-internal 명령이 설정되었는데 --runtime-only 명령이 활성화되면, 자동 저장 명령은 무시됩니다.
--optimized-gpu-memory=메모리 크기(MB 단위) | 사전에 할당된, 최적화된 메모리 버퍼의 크기를 지정합니다. 이 설정은 기본적으로 활성화되어 있으며, 기본 크기는 2GB입니다. 이 기능을 비활성화하려면, 먼저 --optimized-gpu-memory-override=1 명령을 내리고 이어서 --optimized-gpu-memory=0 명령을 내리십시오. 기본 설정과 다른 메모리 버퍼 크기를 이용하려면 먼저 --optimized-gpu-memory-override=1 명령을 내리고 이어서 --optimized-gpu-memory=<MB 단위 메모리 크기> 명령을 내리십시오. Note: GPU 메모리 최적화 설정은 기본적으로 활성화됩니다. 이 도구의 구성에 대한 자세한 내용은 GPU 메모리 최적화 항목을 참조하십시오.
--optimized-gpu-memory-override=[0 또는 1] | --optimized-gpu-memory 설정 사용 시에는 1로 설정하십시오. 0으로 설정하면 기본 메모리 양이 할당됩니다.
--gpu-devices=쉼표로 분리된 GPU의 인덱싱된 목록 | 인덱싱된 목록을 통해, 초기화에 이용될 GPU를 지정합니다. 예: --gpu-devices=0,1
--gpu-mode=NoSupport 또는 SingleDevicePerTool 또는 MultipleDevicesPerTool | Deep Learning Service 응용 프로그램이 이용할 GPU 모드를 지정합니다.
SingleDevicePerTool | 도구 분석에 단일 GPU를 이용합니다. 다수 GPU를 이용할 경우, 단일 이미지 프로세싱 시간은 동일하지만, 다수의 이미지가 동시에 다수의 장치에서 프로세싱될 수 있습니다.
MultipleDevicesPerTool | 이 모드는 Red 분석 도구와 사용할 때 (단일 이미지 프로세싱 대기 시간 면에서) 속도 향상 잠재력이 있습니다. 이미지 분석은 다수의 GPU로 분산됩니다.
NoSupport | GPU를 사용하지 않도록 지정합니다. Note: 이 옵션은 --gpu-devices 및/또는 --optimized-gpu-memory와 충돌합니다.
Note: GPU 모드에 대한 자세한 내용은 멀티 스레딩 항목을 참고하십시오.
--auto-save-interval=시간(분 단위) | 워크스페이스의 자동 저장 간격을 지정합니다. 기본값은 5분입니다. 자동 저장을 하지 않으려면 -1로 설정합니다. Note: 자동 저장 기능은 런타임 워크스페이스에는 적용되지 않습니다. 그러므로, --auto-save-internal 명령이 설정되었는데 --runtime-only 명령이 활성화되면, 자동 저장 명령은 무시됩니다.
--activate-debug-logs=[0 또는 1] | 디버깅 목적의 로깅을 활성화합니다.
--help | Command line 옵션 목록을 반환하는 데 이용합니다.
--version | 버전 정보를 요청합니다.