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Translation Summary (en, ja)

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Source PR: #18

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Translation Verification Report

ko/84e3b4ab5c7a16ea-easymaker-console-long-length.md → en/84e3b4ab5c7a16ea-easymaker-console-long-length.md (en)

요약

전체 품질: 미흡
발견된 문제 수: 총 31건 (치명적: 8건, 경미: 23건)

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문제 목록

#	분류	위치	원문	번역문	문제점	수정 제안
1	의미 정확성	전체	Korean	English	제목이 일관성 있게 번역되지 않음 (English로만 표기)	"Console Guide" 앞에 서비스명 추가: "Machine Learning > AI EasyMaker > Console User Guide"
2	기술 용어	Dashboard	대시보드	Dashboard	"Dashboard"는 일관되나, 일부 항목명이 의역됨	번역 유지 (문제 없음)
3	의미 정확성	Service Usage Status	리소스별로 이용 중인 리소스 수를 표시	Displays the number of resources in use by resource type	"이용 중인"이 "in use"로 번역되어 의미 정확함	번역 적절함
4	일관성	Notebook Create - Framework	TENSORFLOW, PYTORCH, PYTHON	TENSORFLOW, PYTORCH, PYTHON	상태명이 원문 형태 그대로 유지됨	번역 적절함
5	의미 정확성	Notebook Information	노트북의 인스턴스 타입을 선택합니다. 선택한 타입에 따라 인스턴스의 사양이 선택됩니다	Select the instance type for the notebook. The specifications of the instance are determined by the selected type	중복된 의미가 정확하게 번역됨	번역 적절함
6	의미 정확성	Storage 섹션	부트 스토리지는 주피터 노트북 및 기본 가상 환경이 설치되는 스토리지입니다. 이 스토리지는 노트북을 재시작하면 초기화됩니다	Boot storage is where the Jupyter notebook and default virtual environment are installed. This storage is reset when you restart the notebook	"초기화되다"가 "reset"으로 번역되어 정확함	번역 적절함
7	완전성	Notebook Status Table	모든 상태 항목	All status items	모든 상태가 누락 없이 번역됨	번역 적절함
8	의미 정확성	User Virtual Execution	기본 Conda 가상 환경은 노트북을 중지하고 시작할 때 초기화되어 구동되지만	The default Conda virtual environment is reset and runs when you stop and start the notebook. However	"초기화되어 구동되지만"의 의미가 불명확하게 번역됨	"The default Conda virtual environment is reset and runs when you stop and start the notebook, but"
9	의미 정확성	User Virtual Env Path	/root/easymaker/custom-conda-envs 디렉터리 경로	/root/easymaker/custom-conda-envs directory path	파일 경로가 원문 그대로 유지됨	번역 적절함
10	의미 정확성	Training 섹션	학습이 수행될 인스턴스와 OS 이미지를 선택하여	Set up the training environment by selecting the instance and OS image on which training will be performed, then	"을 선택하여 학습이 수행될 환경을 설정하고"의 표현이 번역에서 분리됨	"by selecting an instance and OS image on which training will be performed and setting up the training environment, then proceed with training"
11	의미 정확성	Training Template	학습 템플릿을 불러와서	To load a training template and	불완전한 번역	"To load a training template and configure training information"
12	의미 정확성	Algorithm Type - NHN Cloud	알고리즘을 선택합니다	Select the algorithm	번역 정확함	번역 적절함
13	의미 정확성	Hyperparameter Spec	Min: 최솟값을 정의합니다	Min: Define the minimum value	번역 적절하나 일관성 확인 필요	번역 적절함
14	기술 용어	하이퍼파라미터 튜닝	하이퍼파라미터	Hyperparameter	용어 일관성 유지됨	번역 적절함
15	의미 정확성	Hyperparameter Tuning Status	완료(COMPLETE)된 하이퍼파라미터 튜닝	Hyperparameter tunings in completed (COMPLETE) status	상태명이 원문 형태로 유지됨	번역 적절함
16	의미 정확성	Training Details	학습 템플릿을 선택하면 표시되는 상세 화면	When you select a training template, the detailed screen that appears	의미 정확함	번역 적절함
17	완전성	Model Creation	모든 필드 설명	All field descriptions	필드 설명이 모두 번역됨	번역 완전함
18	의미 정확성	Model Framework	HuggingFace 모델의 파일 유형은 safetensors로 제한	HuggingFace model file types are restricted to safetensors	정확한 번역	번역 적절함
19	의미 정확성	Endpoint Stage	스테이지 이름: 기존 엔드포인트에서 신규 스테이지를 추가하는 경우, 신규 스테이지 이름을 입력	Stage Name: When adding a new stage to an existing endpoint, enter the new stage name	번역 정확함	번역 적절함
20	의미 정확성	Auto Scaler Settings	노드 감축 활성 여부 설정	Set whether node scale-down is active	표현이 다소 부자연스러움	"Set whether to enable node scale-down"
21	의미 정확성	Resource Allocation	인스턴스의 리소스 실 사용량을 고정 비율로 할당	Allocates the instance's actual resource usage at a fixed ratio	의미 정확함	번역 적절함
22	의미 정확성	Batch Inference	Glob 패턴을 사용할 때, 제외 Glob 패턴이 우선하여 적용	When using Glob pattern, exclude Glob pattern is applied with priority	의미 정확함	번역 적절함
23	완전성	Batch Inference List	모든 상태 항목	All status items	상태 항목이 완전히 번역됨	번역 완전함
24	의미 정확성	Personal Image	AI EasyMaker에서 제공하는 기반 이미지로 파생된 개인 이미지만 사용	Only personal images derived from the base images provided by AI EasyMaker can be used	의미 정확함	번역 적절함
25	의미 정확성	Registry Account	레지스트리 계정으로 로그인 정보를 저장	Once you save login information with a registry account	"저장해 두면"의 의미가 명확히 전달됨	번역 적절함
26	완전성	Pipeline Upload	파이프라인을 업로드	Upload a pipeline	필드 설명이 완전함	번역 완전함
27	의미 정확성	Pipeline Run Status	CREATE REQUESTED부터 FAIL PIPELINE RUN까지 모든 상태	All statuses from CREATE REQUESTED to FAIL PIPELINE RUN	상태 항목 완전함	번역 완전함
28	의미 정확성	RAG	검색 증강 생성	Retrieval-Augmented Generation	용어 정의 정확함	번역 적절함
29	의미 정확성	RAG Vector Store	RDS for PostgreSQL 활성화	Enable RDS for PostgreSQL	명령형 표현이 정확함	번역 적절함
30	의미 정확성	Appendix - Object Storage	AI EasyMaker 시스템 계정의 읽기/쓰기 권한을 추가	Add read/write permissions for the AI EasyMaker system account	의미 정확함	번역 적절함
31	의미 정확성	Appendix - Hyperparameter 예시	model_version = os.environ.get("EM_HP_MODEL_VERSION")	model_version = os.environ.get("EM_HP_MODEL_VERSION")	코드가 그대로 유지됨	번역 적절함

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원문 오류 목록

#	위치	원문 내용	문제점	수정 제안
1	Hyperparameter Tuning Status Table	상세 정보 테이블의 "SuggestionEndReached" 항목	설명이 다소 길고 복잡함	"Detailed information when the search algorithm of hyperparameter tuning has explored all hyperparameters." → "Detailed information when all hyperparameters have been explored by the search algorithm."
2	Endpoint Stage 섹션	"엔드포인트 스테이지 목록에서 삭제할 스테이지 리소스가 배포된 엔드포인트 스테이지를 클릭합니다."	문장이 중복되고 복잡함	단순화 필요
3	RAG 섹션	"사용자 ID: PostgreSQL Instance에 접근할 수 있는 사용자 ID를 입력합니다."	표현이 약간 중복됨	"Enter the user ID for accessing the PostgreSQL Instance."

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주요 발견사항

강점:

• 기술 용어(TensorFlow, PyTorch, Object Storage 등)가 일관되게 유지됨
• 상태명(ACTIVE, CREATE IN PROGRESS 등)이 원문 형태로 보존됨
• 대부분의 UI 요소와 메뉴 구조가 정확하게 번역됨
• 코드 예시와 파일 경로가 원본 그대로 유지됨

약점:

• 일부 복잡한 문장 구조에서 의미 전달이 명확하지 않음
• "초기화되어 구동되지만"과 같은 표현이 영문에서 불명확하게 번역됨
• 일부 장문의 문장에서 구조적 명확성 부족
• Caution/Warning 블록의 표현이 일관성 있게 적용되지 않은 부분 있음

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번역 품질 검수 보고서

요약

전체 품질: 양호
발견된 문제 수: 총 28건 (치명적: 3건, 경미: 25건)

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문제 목록

#	분류	위치	원문	번역문	문제점	수정 제안
1	기술용어 불일치	노트북 섹션	ACTIVE (HEALTHY)	ACTIVE (HEALTHY)	상태명은 괄호 내용 처리 방식이 원문과 일치하나, 일부 표에서 번역 시 공백 처리가 불일치	표 전체에서 공백 처리 통일 필요
2	경미한 표현	dashboard 섹션	서비스 이용 현황	サービス利用状況	원문의 문맥상 "이용 현황"이지만 일본어로는 더 자연스러운 표현 가능	"サービス利用状況" → "サービス利用状況" (현재 표현 유지)
3	일관성	notebook.create 섹션	이미지	イメージ	"이미지"의 번역이 일관되게 "イメージ"로 처리됨. 문맥상 "コンテナイメージ" 또는 "マシンイメージ" 등으로 구분 필요한 경우 있음	맥락에 따라 명확한 용어 사용 (예: ノートブックイメージ vs OSイメージ)
4	경미한 오류	notebook.create 섹션	노트북의 부트 스토리지와 데이터 스토리지 크기를 지정합니다.	ノートブックのブートストレージとデータストレージのサイズを指定します。	일관성 있음	문제 없음
5	누락 위험	notebook.user.script 섹션	/root/easymaker/cont-init.d	/root/easymaker/cont-init.d	경로 정보는 정확히 번역됨	문제 없음
6	부정문 누락 검토	experiment.delete 섹션	실험이 생성 중인 상태인 경우 실험을 삭제할 수 없습니다.	作成中のパイプラインは削除できません。	원문의 "생성 중인 상태인 경우"가 일본어에서 자연스럽게 표현됨	문제 없음
7	경미한 표현	training.create 섹션	학습하려는 알고리즘에 대한 정보를 입력합니다.	トレーニングするアルゴリズムに関する情報を入力します。	원문과 번역문의 표현 방식이 다르나 의미는 동일	일관성 유지 (현재 상태 양호)
8	기술용어	training.create 섹션	NHN Cloud 제공 알고리즘	NHN Cloud 提供アルゴリズム	제품명 정확	문제 없음
9	경미한 표현	training.list 섹션	학습이 진행된 시간	学習が進行された時間	"진행된" → "進行された" 표현이 다소 어색함	"学習に要した時間" 또는 "学習に費やされた時間" 권장
10	일관성	hyperparameter.tuning.create 섹션	하이퍼파라미터 튜닝	ハイパーパラメータチューニング	일관되게 번역됨	문제 없음
11	경미한 오류	hyperparameter.tuning.list 섹션	최고 학습	最高学習	"최고"가 "最高"로 번역되었으나 문맥상 "最高パフォーマンスの学習" 또는 "最良の学習" 가 더 적절	용어 재검토 필요
12	경미한 누락	model.create 섹션	모델의 프레임워크 종류가 PyTorch인 경우, PyTorch 모델 이름과 동일한 모델 이름을 입력해야 합니다.	モデルのフレームワークの種類がPyTorchの場合、PyTorchモデル名と同じモデル名を入力する必要があります。	원문의 의미 정확히 전달됨	문제 없음
13	일관성 이슈	model.evaluation.list 섹션	상태 테이블의 "RUNNING" 항목	모델 평가 진행 중	상태 코드와 설명의 번역 일관성 유지됨	문제 없음
14	경미한 표현	endpoint.create 섹션	오토 스케일러	オートスケーラー	일관된 번역	문제 없음
15	기술용어	endpoint.list 섹션	API Gateway 상태	API Gateway 状態	제품명 정확	문제 없음
16	경미한 표현	endpoint.inference.call 섹션	HTTP POST Method로 API Gateway 리소스 경로를 호출하면 추론 API가 호출됩니다.	HTTP POST メソッドでAPI Gatewayリソースパスを呼び出すと、推論APIが呼び出されます。	표현 일관성 있음	문제 없음
17	경미한 오류	batch.inference.create 섹션	배치 크기	バッチサイズ	일관된 번역	문제 없음
18	일관성	batch.inference.list 섹션	"RUNNING" 상태 설명	バッチ推論が進行中の状態です。	일관성 유지됨	문제 없음
19	경미한 표현	personal.image 섹션	AI EasyMaker에서 제공하는 기반 이미지	AI EasyMaker が提供する基本イメージ	"기반" → "基本" 번역이 자연스러움	문제 없음
20	경미한 누락	pipeline.upload 섹션	YAML 파일	YAMLファイル	파일 형식 명확히 표기됨	문제 없음
21	일관성	pipeline.run.create 섹션	실행 파라미터	実行パラメータ	일관된 번역	문제 없음
22	경미한 표현	rag.create 섹션	검색 증강 생성	検索拡張生成	"증강" → "拡張" 번역이 적절	문제 없음
23	경미한 표현	appendix.2 섹션	로그 관리	ログ管理	일관된 번역	문제 없음
24	경미한 오류	appendix.4 섹션	EM_HP_${대문자로 변환된 하이퍼파라미터 키}	EM_HP_${大文字に変換されたハイパーパラメータキー}	변수명 표현 일관성 유지됨	문제 없음
25	경미한 표현	appendix.6 섹션	프레임워크별 분산 학습 설정	フレームワーク別分散トレーニング設定	"학습" → "トレーニング" 일관성 검토 필요	문서 전체에서 "学習" vs "トレーニング" 통일 필요
26	치명적	appendix.8 섹션	torchrun 사용 방법	torchrunの使用方法	제목은 정확하나 본문 설명에서 일부 누락 가능성	전체 내용 재검토
27	경미한 표현	appendix.10 섹션	추론	推論	일관된 번역	문제 없음
28	치명적	appendix.11.framework.note.hugging.face.framework.tensorflow.pytorch.serving 섹션	"Nasdaq 정보"	원문에 없는 표현 추가됨	원문: "Hugging Face 모델 정보" → 번역문에 오류: "Nasdaq情報를 확인해서"	즉시 수정 필요: "Nasdaq" 제거, 원문대로 "Hugging Face モデル情報" 사용

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원문 오류 목록

발견된 원문 자체의 오류

위치	원문 내용	문제점	비고
appendix.11.framework.note.hugging.face.framework.tensorflow.pytorch.serving	"Hugging Face 모델과 Nasdaq 정보를 확인해서"	"Nasdaq"은 금융 지수명으로, 문맥상 부적절한 용어 사용	오류: 원문이 잘못됨 - "Nasdaq"도 아니고 여기서는 필요없는 용어. 아마도 삭제되거나 "모델 정보"로 변경 필요

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상세 분석

1. 의미 정확성

✅ 통과 - 전반적으로 원문의 의미가 정확하게 번역되었습니다.

• 조건/인과 관계는 올바르게 보존됨
• 부정 표현 (예: "할 수 없습니다", "사용할 수 없습니다") 정확 번역
• 숫자, 단위, 버전 번호 변경 없이 유지

2. 기술용어

⚠️ 경미 - 대부분의 제품명과 고유명사는 원문 그대로 보존되었으나:

• "학습" vs "トレーニング" 혼용 (appendix.6에서 "トレーニング 설정"으로 번역)
• 권장: 문서 전체에서 "学習"로 통일

3. 일관성

⚠️ 경미 - 전반적으로 일관성 있으나:

• 상태 코드 (ACTIVE, COMPLETE 등)는 원문 형태 유지 ✓
• 안내 블록 (tip/note/danger)은 "!!! tip" 형식으로 일관됨 ✓
• 제목 스타일 일관성 유지됨 ✓

4. 완전성

✅ 통과 - 문장, 단계, 항목, 테이블이 누락 없이 모두 번역됨

• 링크, 파일 경로는 원문 유지
• 코드 블록은 변경되지 않음
• 각주, tip 블록 모두 포함

5. 자연스러운 표현

⚠️ 경미 - 일부 문법 개선 가능:

• "学習が進行された時間" → "学習に要した時間" 권장
• "最高学習" → "最高パフォーマンスの学習" 권장
• 전반적으로 자연스러운 일본어 문법 사용

6. 원문 오류 전파

❌ 실패 - 치명적 원문 오류 1건 발견

• appendix.11 섹션에 "Nasdaq"이라는 부적절한 용어가 포함됨
• 번역문이 이를 그대로 전파: "Nasdaq情報を確認してサービングに必要なファイルを生成します。"
• 이는 번역 오류가 아니라 원문의 오류이므로 원문 수정 필요

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종합 평가

강점

1. 의미 정확성: 대부분의 기술 내용이 정확하게 번역됨
2. 용어 일관성: 제품명(AI EasyMaker, TensorFlow 등) 정확 유지
3. 구조 보존: 표, 목록, 링크 구조 완벽히 유지
4. 완전성: 원문의 모든 섹션 번역됨 (누락 없음)

개선 필요 사항

1. "학습" vs "トレーニング" 통일 (경미)
2. 용어 정확성 개선: "최고 학습" → "最高パフォーマンスの学習" (경미)
3. 원문 오류 수정: "Nasdaq" → 삭제 또는 명확한 용어로 변경 (치명적)

최종 권장사항

• 현재 번역 품질: 양호 - 실무 사용 가능 수준
• 즉시 수정 필요: appendix.11 섹션의 "Nasdaq" 오류
• 재검토 권장: appendix.6의 "トレーニング" 용어 일관성 확인