RunPod 사용 방법
계정 등록: runpod.io로 이동하여 '가입' 버튼을 클릭하여 계정을 만드세요.
계정에 자금 추가: RunPod 계정에 자금을 로드하세요. $10로 시작하여 시도해볼 수 있습니다.
GPU 인스턴스 선택: 'GPU 인스턴스' 섹션으로 이동하여 필요와 예산에 맞는 GPU를 선택하세요.
템플릿 선택: 50개 이상의 미리 구성된 템플릿 중에서 선택하거나 사용자 정의 컨테이너를 가져오세요. 인기 있는 옵션으로는 PyTorch, TensorFlow 및 Docker 템플릿이 있습니다.
포드 배포: '배포'를 클릭하여 GPU 인스턴스를 생성하세요. RunPod는 몇 초 내에 포드를 준비하는 것을 목표로 합니다.
포드 접근: 배포가 완료되면 Jupyter Notebook, SSH 또는 RunPod CLI와 같은 다양한 방법으로 포드에 접근할 수 있습니다.
AI 작업 부하 개발 및 실행: 포드를 사용하여 AI 모델을 개발, 훈련 또는 추론을 실행하세요. 로컬 변경 사항의 핫 리로딩을 위해 RunPod CLI를 사용할 수 있습니다.
사용량 및 비용 모니터링: RunPod 콘솔을 통해 포드 사용량 및 관련 비용을 추적하세요.
서버리스로 확장 (선택 사항): 프로덕션 작업 부하의 경우, 수요에 따라 AI 추론을 자동으로 확장하기 위해 RunPod 서버리스를 사용하는 것을 고려하세요.
포드 종료: 작업이 완료되면 불필요한 요금을 피하기 위해 포드를 중지하거나 종료하는 것을 잊지 마세요.
RunPod 자주 묻는 질문
RunPod는 AI 및 머신 러닝 애플리케이션을 위해 설계된 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. GPU 및 CPU 리소스, 서버리스 컴퓨팅, AI 모델 개발, 교육 및 확장을 위한 도구를 제공합니다.
RunPod 월간 트래픽 동향
RunPod는 2025년 2월에 방문자 수가 5.2% 증가하여 707K에 도달했습니다. 최근 제품 업데이트나 주목할 만한 시장 활동이 없었음에도 불구하고, 이러한 성장은 꾸준한 사용자 채택과 플랫폼의 지속적인 신뢰성을 반영하는 것으로 보입니다.
과거 트래픽 보기
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Hapticlabs
Hapticlabs는 디자이너, 개발자 및 연구자가 코딩 없이 장치 간 몰입형 촉각 상호작용을 쉽게 설계, 프로토타입 및 배포할 수 있도록 하는 코드 없는 툴킷입니다
Deployo.ai
Deployo.ai는 내장된 윤리적 AI 프레임워크와 크로스 클라우드 호환성을 통해 원활한 모델 배포, 모니터링 및 확장을 가능하게 하는 포괄적인 AI 배포 플랫폼입니다.
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CloudSoul은 사용자가 자연어 대화를 통해 클라우드 인프라를 즉시 배포하고 관리할 수 있도록 하는 AI 기반 SaaS 플랫폼으로, AWS 리소스 관리의 접근성과 효율성을 높입니다.
Devozy.ai
Devozy.ai는 Agile 프로젝트 관리, DevSecOps, 멀티 클라우드 인프라 관리 및 IT 서비스 관리를 통합하여 소프트웨어 배포를 가속화하는 AI 기반 개발자 셀프 서비스 플랫폼입니다.
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HPE GreenLake AI/ML
HPE 대형 언어 모델을 위한 GreenLake는 거의 100% 재생 가능 에너지가 지원하는 지속 가능한 슈퍼컴퓨팅 인프라를 사용하여 기업이 대규모 AI 모델을 비공식적으로 훈련, 조정 및 배포할 수 있는 온디맨드 다중 테넌트 클라우드 서비스입니다.
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MeshChain은 블록체인 기술을 활용하여 AI 작업, 교육, 추론 및 게임 렌더링을 위해 특별히 설계된 확장 가능하고 안전하며 비용 효율적인 컴퓨팅 자원을 제공하는 혁신적인 분산 컴퓨팅 네트워크입니다.
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Cerebras Systems는 세계에서 가장 크고 빠른 AI 프로세서인 Wafer Scale Engine (WSE)을 구축하는 선도적인 AI 컴퓨팅 회사로, AI 교육 및 추론 작업을 가속화하도록 설계되었습니다.
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