NVIDIA NeMo를 활용해 강화 학습(RL) 에이전트로 자동 연구 워크플로우를 실행하는 방법을 소개합니다. 에이전트는 저장소를 검사하고 런타임을 설정하며 종속성을 해결하는 등 ML 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
NeMo와 LangChain을 결합하여 복잡한 ML 파이프라인을 관리하고 실험을 반복하며 연구 생산성을 높일 수 있습니다. 이 워크플로우는 코드 생성, 모델 훈련, 평가를 포함합니다.
이 글에서는 실제 사용 사례를 통해 RL 에이전트의 설정, 워크플로우 정의, 실험 실행 과정을 안내하며, 자동화된 연구 환경 구축을 위한 실질적인 지침을 제공합니다.