# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-01-29 16:49+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: ko <LL@li.org>\n"
"Language: ko\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:5
msgid "Xinference Docker Image"
msgstr "Docker 이미지"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:7
msgid "Xinference provides official images for use on Dockerhub."
msgstr ""
"Xinference는 Dockerhub와 Alibaba Cloud Container Image Service에 공식 이미지를 "
"업로드했습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:11
msgid ""
"Starting from **Xinference v2.0**, to use the CUDA version of the image, the"
" minimum CUDA version must be **CUDA 12.9**."
msgstr ""
"**Xinference v2.0**부터 cuda 버전 이미지를 사용하려면 cuda 버전이 최소 **CUDA 12.9** 이상이어야 "
"합니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:14
msgid "Prerequisites"
msgstr "준비 작업"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:15
msgid ""
"The image can only run in an environment with GPUs and CUDA installed, "
"because Xinference in the image relies on Nvidia GPUs for acceleration."
msgstr ""
"Xinference는 GPU 가속 추론을 사용하며, 이 이미지는 GPU 그래픽 카드가 있고 CUDA가 설치된 머신에서 실행되어야 합니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:16
msgid ""
"CUDA must be successfully installed on the host machine. This can be "
"determined by whether you can successfully execute the ``nvidia-smi`` "
"command."
msgstr ""
"CUDA가 시스템에 올바르게 설치되었는지 확인하십시오. ``nvidia-smi``를 사용하여 제대로 실행되는지 확인할 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:17
msgid ""
"For CUDA version >= 12.9, CUDA version in the docker image is ``12.9``, and "
"the CUDA version on the host machine should be ``12.9`` or above, and the "
"NVIDIA driver version should be ``575`` or above."
msgstr ""
"CUDA 버전 >= 12.9인 경우, Docker 이미지에서 사용하는 CUDA 버전은 ``12.9``입니다. 호스트 시스템의 CUDA "
"버전은 ``12.9`` 이상이어야 하며, NVIDIA 드라이버 버전은 ``575`` 이상이어야 합니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:18
msgid ""
"Ensure `NVIDIA Container Toolkit <https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-"
"native/container-toolkit/latest/install-guide.html>`_ installed."
msgstr ""
"`NVIDIA Container Toolkit <https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-"
"native/container-toolkit/latest/install-guide.html>`_ 이 설치되어 있는지 확인하십시오."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:22
msgid "Docker Image"
msgstr "Docker 이미지"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:23
msgid ""
"The official image of Xinference is available on DockerHub in the repository"
" ``xprobe/xinference``. Available tags include:"
msgstr ""
"Xinference 공식 이미지는 DockerHub의 ``xprobe/xinference`` 저장소에 게시되어 있습니다. 현재 사용 "
"가능한 태그는 다음과 같습니다:"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:26
msgid ""
"``nightly-main``: This image is built daily from the `GitHub main branch "
"<https://github.com/xorbitsai/inference>`_ and generally does not guarantee "
"stability."
msgstr ""
"``nightly-main``: 이 이미지는 GitHub main 브랜치에서 매일 업데이트되어 제작되며, 안정성을 보장하지 않습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:27
msgid ""
"``v<release version>``: This image is built each time a Xinference release "
"version is published, and it is typically more stable."
msgstr ""
"``v<release version>``: 이 이미지는 Xinference가 릴리스될 때마다 제작되며, 일반적으로 안정적이고 신뢰할 수 "
"있다고 간주됩니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:28
msgid ""
"``latest``: This image is built with the latest Xinference release version."
msgstr "``latest``: 이 이미지는 Xinference가 릴리스될 때 최신 릴리스 버전을 가리킵니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:29
msgid "For CPU version, add ``-cpu`` suffix, e.g. ``nightly-main-cpu``."
msgstr "CPU 버전의 경우 ``-cpu`` 접미사를 추가합니다. 예: ``nightly-main-cpu``."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:33
msgid "Dockerfile for custom build"
msgstr "커스텀 이미지"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:34
msgid ""
"If you need to build the Xinference image according to your own "
"requirements, the source code for the Dockerfile is located at "
"`xinference/deploy/docker/Dockerfile "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/deploy/docker/Dockerfile>`_"
" for reference. Please make sure to be in the top-level directory of "
"Xinference when using this Dockerfile. For example:"
msgstr ""
"추가 의존성을 설치해야 하는 경우 `xinference/deploy/docker/Dockerfile "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/deploy/docker/Dockerfile>`_"
" 을 참조하세요. Dockerfile로 이미지를 빌드할 때 Xinference 프로젝트의 루트 디렉터리에서 작업해야 합니다. 예를 들어:"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:45
msgid "Image usage"
msgstr "미러 사용하기"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:46
msgid ""
"You can start Xinference in the container like this, simultaneously mapping "
"port 9997 in the container to port 9998 on the host, enabling debug logging,"
" and downloading models from modelscope."
msgstr ""
"다음과 같은 방식으로 컨테이너 내에서 Xinference를 실행할 수 있으며, 9997 포트를 호스트 머신의 9998 포트로 매핑하고 "
"로그 레벨을 DEBUG로 지정하며, 필요한 환경 변수도 지정할 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:54
msgid ""
"The option ``--gpus`` is essential and cannot be omitted, because as "
"mentioned earlier, the image requires the host machine to have a GPU. "
"Otherwise, errors will occur."
msgstr ""
"``--gpus``는 반드시 지정해야 하며, 앞서 설명한 대로 이미지는 GPU가 있는 머신에서 실행되어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 "
"발생합니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:55
msgid ""
"The ``-H 0.0.0.0`` parameter after the ``xinference-local`` command cannot "
"be omitted. Otherwise, the host machine may not be able to access the port "
"inside the container."
msgstr ""
"``-H 0.0.0.0``도 반드시 지정해야 합니다. 그렇지 않으면 컨테이너 외부에서 Xinference 서비스에 연결할 수 없습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:56
msgid ""
"You can add multiple ``-e`` options to introduce multiple environment "
"variables."
msgstr "여러 개의 ``-e`` 옵션을 지정하여 여러 환경 변수에 값을 할당할 수 있습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:59
msgid ""
"Certainly, if you prefer, you can also manually enter the docker container "
"and start Xinference in any desired way."
msgstr "물론, 컨테이너를 실행한 후 컨테이너 내부로 들어가서 수동으로 Xinference를 기동할 수도 있습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:63
msgid ""
"For multiple GPUs, make sure to set the shared memory size, for example: "
"`docker run --shm-size=128g ...`"
msgstr "여러 GPU의 경우 공유 메모리 크기를 설정해야 합니다. 예: `docker run --shm-size=128g ...`"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:67
msgid "Mount your volume for loading and saving models"
msgstr "모델 디렉토리 마운트"

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:68
msgid ""
"The image does not contain any model files by default, and it downloads the "
"models into the container. Typically, you would need to mount a directory on"
" the host machine to the docker container, so that Xinference can download "
"the models onto it, allowing for reuse. In this case, you need to specify a "
"volume when running the Docker image and configure environment variables for"
" Xinference:"
msgstr ""
"기본적으로 이미지에는 모델 파일이 포함되어 있지 않으며, 사용 중에 컨테이너 내에서 모델을 다운로드합니다. 이미 다운로드된 모델을 "
"사용해야 하는 경우, 호스트 시스템의 디렉토리를 컨테이너에 마운트해야 합니다. 이 경우 컨테이너 실행 시 로컬 볼륨을 지정하고, "
"Xinference에 환경 변수를 구성해야 합니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:77
msgid ""
"The principle behind the above command is to mount the specified directory "
"from the host machine into the container, and then set the "
"``XINFERENCE_HOME`` environment variable to point to that directory inside "
"the container. This way, all downloaded model files will be stored in the "
"directory you specified on the host machine. You don't have to worry about "
"losing them when the Docker container stops, and the next time you run it, "
"you can directly use the existing models without the need for repetitive "
"downloads."
msgstr ""
"위 명령의 원리는 호스트의 지정된 디렉터리를 컨테이너에 마운트하고, ``XINFERENCE_HOME`` 환경 변수를 컨테이너 내부의 해당"
" 디렉터리를 가리키도록 설정하는 것입니다. 이렇게 하면 모든 다운로드된 모델 파일이 호스트에서 지정한 디렉터리에 저장됩니다. Docker"
" 컨테이너가 중지될 때 이러한 파일이 손실될 염려가 없으며, 다음에 컨테이너를 실행할 때 기존 모델을 바로 사용할 수 있어 중복 "
"다운로드할 필요가 없습니다."

#: ../../source/getting_started/using_docker_image.rst:81
msgid ""
"If you downloaded the model using the default path on the host machine, and "
"since the xinference cache directory stores the model using symbolic links, "
"you need to mount the directory where the original file is located into the "
"container as well. For example, if you are using HuggingFace and Modelscope "
"as model hub, you would need to mount the corresponding directories into the"
" container. Generally, the cache directories for HuggingFace and Modelscope "
"are located at <home_path>/.cache/huggingface and "
"<home_path>/.cache/modelscope. The command would be like:"
msgstr ""
"만약 호스트 머신에서 기본 경로로 모델을 다운로드한 경우, xinference 캐시 디렉토리가 심볼릭 링크 방식으로 모델을 저장하기 "
"때문에 원본 파일이 있는 디렉토리도 컨테이너 내에 마운트해야 합니다. 예를 들어 huggingface와 modelscope를 모델 "
"저장소로 사용하는 경우, 이 두 디렉토리를 컨테이너에 마운트해야 하며, 일반적으로 해당 캐시 디렉토리는 각각 "
"<home_path>/.cache/huggingface와 <home_path>/.cache/modelscope에 위치합니다. 사용되는 "
"명령어는 다음과 같습니다:"

#~ msgid ""
#~ "For CUDA 12.8, add ``-cu128`` suffix, e.g. ``nightly-main-cu128``. "
#~ "(Xinference version should be between v1.8.1 and v1.15.0)"
#~ msgstr ""
#~ "CUDA 12.8 버전의 경우 ``-cu128`` 접미사를 추가합니다 (예: ``nightly-main-cu128``). "
#~ "(Xinference 버전은 v1.8.1과 v1.15.0 사이여야 합니다.)"

#~ msgid ""
#~ "Starting from **Xinference v2.0**, only ``-cu129`` and ``-cpu`` images are "
#~ "officially provided."
#~ msgstr ""

#~ msgid ""
#~ "Starting from **Xinference v2.0**, only two image variants are provided: the"
#~ " default (no suffix, **CUDA 12.9**) and the ``-cpu`` image."
#~ msgstr ""
#~ "**Xinference v2.0**부터는 두 가지 이미지 변형만 제공됩니다: 기본 이미지(접미사 없음, **CUDA 12.9**)와 "
#~ "``-cpu`` 이미지입니다."

#~ msgid ""
#~ "For CUDA 12.9, no suffix, e.g. ``nightly-main``. (Xinference version should "
#~ "be v2.0 at least)"
#~ msgstr ""
#~ "CUDA 12.9의 경우, 접미사가 없는 것을 사용하세요. 예: ``nightly-main``. (Xinference 버전은 최소 "
#~ "v2.0 이상이어야 합니다.)"
