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.
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