사전 요구 사항
활성 배포
Ready 상태의 활성 배포(Crew 유형)가 있는 CrewAI AMP 계정이 필요합니다.
실행 권한
훈련하려는 배포에 대한 실행 권한이 계정에 있어야 합니다.
Crew 훈련 방법
훈련 이름 입력
Training Name을 입력합니다 — 이것은 훈련 결과를 저장하는 데 사용되는
.pkl 파일 이름이 됩니다. 예를 들어, “Expert Mode Training”은 expert_mode_training.pkl을 생성합니다.훈련 시작
Train Crew를 클릭합니다. 프로세스가 실행되는 동안 버튼이 스피너와 함께 “Training…”으로 변경됩니다.내부적으로:
- 배포에 대한 훈련 레코드가 생성됩니다
- 플랫폼이 배포의 자동 훈련 엔드포인트를 호출합니다
- Crew가 자동으로 반복을 실행합니다 — 수동 피드백이 필요하지 않습니다
훈련 결과 이해
훈련이 완료되면 다음 정보가 포함된 에이전트별 결과 카드가 표시됩니다:- Agent Role — Crew에서 에이전트의 이름/역할
- Final Quality — 에이전트 출력 품질을 평가하는 0~10점 점수
- Final Summary — 훈련 중 에이전트 성능 요약
- Suggestions — 에이전트 동작 개선을 위한 실행 가능한 권장 사항
제안 편집
모든 에이전트의 제안을 개선할 수 있습니다:훈련 데이터 사용
Crew에 훈련 결과를 적용하려면:- 완료된 훈련 세션에서 Training Filename(
.pkl파일)을 확인합니다. - 배포의 kickoff 또는 실행 구성에서 이 파일 이름을 지정합니다.
- Crew가 자동으로 훈련 파일을 로드하고 저장된 제안을 각 에이전트에 적용합니다.
이전 훈련
Training 탭 하단에는 배포에 대한 모든 과거 훈련 세션 기록이 표시됩니다. 이전 훈련 실행을 검토하거나 결과를 비교하거나 사용할 다른 훈련 파일을 선택하는 데 사용합니다.오류 처리
훈련 실행이 실패하면 상태 패널에 무엇이 잘못되었는지 설명하는 메시지와 함께 오류 상태가 표시됩니다. 훈련 실패의 일반적인 원인:- 배포 런타임이 업데이트되지 않음 — 배포가 최신 버전을 실행하고 있는지 확인하세요
- Crew 실행 오류 — Crew의 작업 로직 또는 에이전트 구성 내 문제
- 네트워크 문제 — 플랫폼과 배포 간의 연결 문제
제한 사항
훈련 워크플로를 계획할 때 다음 제약 사항을 염두에 두세요:
- 배포당 한 번에 하나의 활성 훈련 — 다른 훈련을 시작하기 전에 현재 실행이 완료될 때까지 기다리세요
- 자동 훈련 모드만 — 플랫폼은 CLI처럼 반복당 대화형 피드백을 지원하지 않습니다
- 훈련 데이터는 배포별 — 훈련 결과는 특정 배포 인스턴스 및 버전에 연결됩니다
관련 리소스
훈련 개념
CrewAI 훈련이 내부적으로 어떻게 작동하는지 알아보세요.
Crew 시작
AMP 플랫폼에서 배포된 Crew를 실행하세요.
AMP에 배포
Crew를 배포하고 훈련 준비를 완료하세요.