인공지능을 구동하는 컴퓨팅 자원을 저렴하게 이용하려면 Vast.ai와 같은 클라우드 GPU 임대 서비스를 활용할 수 있습니다. Vast.ai는 시장에서 저렴한 가격에 GPU 리소스를 제공하며, 사용자는 간편한 인터페이스를 통해 이를 이용할 수 있습니다. Vast.ai를 통해 GPU 컴퓨팅 비용을 5-6배 절약할 수 있어서 AI 개발 및 학습에 필요한 컴퓨팅 자원을 경제적으로 활용할 수 있습니다.
Vast.ai를 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
1. Vast.ai 웹사이트(https://vast.ai/)에 접속합니다.
2. 회원 가입을 위해 필요한 정보를 입력하고 계정을 생성합니다.
3. 로그인한 후, 대시보드에서 GPU 임대에 대한 옵션과 가격을 확인할 수 있습니다. 다양한 GPU 유형과 가격이 제공되므로 필요에 맞게 선택할 수 있습니다.
4. GPU 임대를 위해 자신의 작업을 설명하고 필요한 사양과 기간을 설정합니다. 이때, 사용할 컴퓨팅 자원의 스펙과 임대 기간에 따라 가격이 달라질 수 있습니다.
5. 적절한 GPU 임대 옵션을 선택한 후, 결제를 진행합니다. Vast.ai는 다양한 결제 방법을 제공하므로 편리하게 선택할 수 있습니다.
6. 결제 완료 후, Vast.ai는 사용자에게 할당된 GPU 컴퓨팅 자원에 대한 접근 정보를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 프로젝트나 작업에 필요한 GPU를 사용할 수 있게 됩니다.
7. 작업이 완료되면 GPU 임대를 종료하고 Vast.ai에서 제공하는 인터페이스를 통해 사용한 리소스에 대한 비용을 정산합니다.
이렇게 Vast.ai를 사용하여 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 저렴하게 이용할 수 있습니다.
SSH를 통한 원격 접속으로 코드 실행 예)원격접속으로 vast에 접속해서 스탠포드 알파카를 실행시켜 데이터를 훈련시키는 방법
Vast.ai에서 원격 접속하여 특정 스크립트를 실행하는 방법은 다음과 같습니다:
1. Vast.ai 계정 및 가상 머신 설정:
– Vast.ai 웹사이트에 가입하고 로그인합니다.
– 가상 머신 인스턴스를 선택하고 설정합니다. 필요한 CPU, GPU, 메모리 등의 자원을 선택하고 인스턴스를 시작합니다.
2. 원격 접속:
– SSH 클라이언트 프로그램을 사용하여 가상 머신에 원격 접속합니다. 예를 들어, macOS 및 Linux에서는 터미널을 열고 SSH 명령어를 사용하고, Windows에서는 PuTTY와 같은 SSH 클라이언트를 설치하여 사용합니다.
– SSH 접속 명령어 형식은 다음과 같습니다:
ssh username@vast_ai_instance_ip
– `username`은 Vast.ai 인스턴스에 로그인하는 데 사용하는 사용자 이름입니다. `vast_ai_instance_ip`는 Vast.ai 인스턴스의 IP 주소입니다.
관련 유튜브 보기
3. 필수 소프트웨어 설치:
– Python, Git 및 필요한 의존성 패키지를 설치합니다.
– 예를 들어, Python 및 Git 설치 명령어(apt-get 기반)는 다음과 같습니다:
sudo apt-get update sudo apt-get install python3 python3-pip git
– 프로젝트에 필요한 추가 패키지를 설치하는 경우, `pip install` 명령어를 사용하여 패키지를 설치합니다.
4. 프로젝트 클론:
– Git을 사용하여 Stanford Alpaca 프로젝트를 클론합니다.
– Git 명령어 예시:
git clone https://github.com/shop2world/stanford_alpaca.git
5. 데이터 준비:
– 훈련에 필요한 데이터를 준비합니다. Stanford Alpaca 프로젝트의 README 또는 관련 문서를 참조하여 데이터 다운로드 및 전처리 과정을 수행합니다.
6. 훈련 실행:
– Stanford Alpaca 프로젝트의 훈련 스크립트를 실행합니다. 스크립트에는 훈련 구성, 모델 설정, 데이터 경로 등이 정의되어 있습니다.
– 스크립트 실행 명령어 예시:
python train.py --data_dir /path/to/data
– `–data_dir` 옵션에는 데이터가 저장된 디렉토리 경로를 지정합니다. 필요한 다른 옵션도 스크립트에 따라 지정할 수 있습니다.
위 단계를 따르면 Vast.ai 가상 머신에 원격으로 접속하여 Stanford Alpaca 프로젝트를 실행하고 데이터를 훈련시킬 수 있습니다. Stanford Alpaca 프로젝트의 코드 설명을 참고 하시기 바랍니다.
스탠포드 알파카(Alpaca) 코드분석 – 누구나 챗GPT 3.5성능의 모델을 만들 수 있다. 1 generate_instruction.py
스탠포드 알파카(Alpaca) 코드분석 – 누구나 챗GPT 3.5성능의 모델을 만들 수 있다. 파인 튜닝. 2 train.py