활용 사례
작업별로 고르는 GPU 서버
모델 학습, 서빙, 이미지 생성, 렌더링에 맞는 GPU와 시작하는 방법을 모았어요.
하려는 작업을 골라 보세요
- GPU 서버에서 LLM 파인튜닝하기8B급 모델은 QLoRA로 약 8GB, 16비트 LoRA로 약 20GB면 GPU 한 장으로 파인튜닝할 수 있어요.
- Ollama·vLLM으로 LLM API 서버 만들기혼자 쓰거나 빠르게 시험할 때는 Ollama, 여러 명이 동시에 호출하는 사내 API라면 vLLM이 맞아요.
- GPU 서버에서 스테이블 디퓨전과 ComfyUI 쓰기SD 1.5는 8GB, SDXL은 12GB 이상, FLUX.1은 16비트 기준 24GB 이상이면 편하게 쓸 수 있어요.
- 코랩 대신 쓰는 JupyterLab GPU 서버GPU 서버의 JupyterLab은 런타임이 초기화되지 않아서 설치한 패키지와 파일이 그대로 남아요.
- 대학원생과 연구실을 위한 GPU 서버 활용법GPU를 1년 내내 돌리지 않거나 실험마다 필요한 VRAM이 다르면 구매보다 대여가 편해요.
- Whisper로 회의록과 강의 녹음 변환하기faster-whisper로 large-v3를 float16으로 돌리면 VRAM 5GB 안팎으로 한국어 음성을 텍스트와 자막으로 바꿀 수 있어요.
- 블렌더 렌더링을 GPU 서버에서 돌리기Blender는 blender -b 명령으로 화면 없이 렌더링할 수 있어서 원격 GPU 서버에서 돌리기 좋아요.
GPU 서버가 필요할 때