Remove command from Runtime, move to TrainJob trainer.command

Kubeflow Trainer torch runtime auto-injects torchrun only when
command is not set in the container spec. Training script is now
specified at TrainJob level via trainer.command instead.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -278,11 +278,11 @@ kubectl get pods -l trainer.kubeflow.org/trainjob-name=<trainjob-name> \
 
 ## 알려진 이슈
 
-### Runtime에서 `command` 설정 시 torchrun 미주입
+### Runtime에 `command`를 설정하면 torchrun이 주입되지 않음
 
-Kubeflow Trainer torch runtime은 컨테이너에 `command`가 없을 때 자동으로 torchrun을 주입하여 `RANK`, `LOCAL_RANK`, `WORLD_SIZE` 등 환경변수를 설정합니다. Runtime에서 `command`를 직접 지정하면 torchrun 주입이 우회되어 분산 학습 환경변수가 설정되지 않습니다.
+Kubeflow Trainer torch runtime은 컨테이너에 `command`가 없을 때 자동으로 torchrun을 주입하여 `RANK`, `LOCAL_RANK`, `WORLD_SIZE` 등 환경변수를 설정합니다. Runtime에서 `command`를 직접 지정하면 torchrun 주입이 우회됩니다.
 
-현재 `volcano-trainjob-integration.yaml`의 Runtime에는 `command`가 설정되어 있으므로, 학습 스크립트 실행 방식을 조정해야 합니다.
+따라서 **Runtime에는 `command`를 넣지 않고**, TrainJob의 `trainer.command`에서 학습 스크립트를 지정해야 합니다.
 
 ### JAX ClusterTrainingRuntime 미지원
 

configs/volcano-trainjob-integration.yaml

@@ -320,9 +320,6 @@ spec:
                 containers:
                 - name: node
                   image: nvcr.io/nvidia/pytorch:24.10-py3
-                  command:
-                    - python
-                    - /workspace/scripts/train_nccl.py
                   securityContext:
                     privileged: true
                     capabilities:
@@ -378,6 +375,9 @@ spec:
     name: torch-distributed-volcano
   trainer:
     image: nvcr.io/nvidia/pytorch:24.10-py3
+    command:
+      - python
+      - /workspace/scripts/train_nccl.py
     numNodes: 2
     resourcesPerNode:
       requests: