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# SaveTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 이 노드는 인코딩된 학습 데이터셋을 디스크에 저장하여 학습 중 효율적으로 불러올 수 있게 합니다. 이미지 latent와 이에 대응하는 텍스트 conditioning을 받아, 샤드(shard)라는 더 작은 파일로 분할하고 datasets 디렉터리 내부의 폴더에 저장합니다. 또한 데이터셋을 설명하는 메타데이터 파일을 기록합니

이 노드는 인코딩된 학습 데이터셋을 디스크에 저장하여 학습 중 효율적으로 불러올 수 있게 합니다. 이미지 latent와 이에 대응하는 텍스트 conditioning을 받아, 샤드(shard)라는 더 작은 파일로 분할하고 datasets 디렉터리 내부의 폴더에 저장합니다. 또한 데이터셋을 설명하는 메타데이터 파일을 기록합니다.

## 입력

| 매개변수           | 설명                                                                                                | 데이터 타입       | 필수 | 범위        |
| -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ | -- | --------- |
| `latents`      | MakeTrainingDataset에서 가져온 latent 딕셔너리들의 목록입니다.                                                    | LATENT       | 예  | N/A       |
| `conditioning` | MakeTrainingDataset에서 가져온 conditioning 목록들의 목록입니다.                                                | CONDITIONING | 예  | N/A       |
| `folder_name`  | 데이터셋을 저장할 datasets 디렉터리 내부의 폴더 이름입니다. 'project/run1'과 같은 하위 폴더도 허용됩니다. (기본값: "training\_dataset") | STRING       | 예  | N/A       |
| `shard_size`   | 샤드 파일당 샘플 수입니다. (기본값: 1000)                                                                       | INT          | 예  | 1\~100000 |

**참고:** `latents`의 항목 수는 `conditioning`의 항목 수와 정확히 일치해야 합니다. 이 개수가 일치하지 않으면 노드에서 오류가 발생합니다. `folder_name`은 datasets 디렉터리의 하위 폴더 이름이어야 합니다(예: `my_dataset`). datasets 디렉터리 자체를 지정할 수 없으며, datasets 디렉터리 외부로 해석되는 폴더 이름은 거부됩니다. `shard_size` 매개변수는 고급 설정입니다.

## 출력

이 노드는 출력 데이터를 생성하지 않습니다. 이 노드의 기능은 디스크에 파일을 저장하는 것입니다. 각 샤드는 선택한 폴더에 `shard_XXXX.pkl` 파일로 저장되며, `metadata.json` 파일에 전체 샘플 수, 샤드 수, 샤드 크기가 기록됩니다.

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SaveTrainingDataset/ko.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `6d7b63a24ac42907b0f4a1358712cd0ed085982ecd308bce87e5376d9bbc2274`