단일 요청에서 현실적인 부하로 넘어가기
먼저 요청 하나로 시작한 뒤 동시 요청 수를 점진적으로 늘리세요. 다양한 길이와 콘텐츠 유형으로 고정된 입력 세트를 반복 실행하세요. 평균만이 아니라 중앙값과 느린 요청에 대한 측정값도 기록하세요. 생성의 경우 첫 토큰까지의 시간과 전체 소요 시간을 구분하세요. 이러한 관찰은 대화형 인터페이스나 오프라인 문서 처리처럼 서로 다른 용도에 답합니다.
24GB 안에서 마진 지키기
오류 없이 로드된 모델도 여러 요청이 들어오면 포화될 수 있습니다. 캐시, 버퍼, 긴 입력에서의 동작을 측정하세요. 마진을 유지하는 동시성 한도를 테스트하고 그 한도를 모델과 함께 기록하세요. 가중치를 양자화한다면, 그 변형을 동등한 것으로 간주하기 전에 평가 세트에서 응답을 검증하세요.
오프라인 처리의 경우, 개별 지연 시간이 늘어나더라도 더 큰 배치가 허용될 수 있습니다. 실제 필요에 따라 구성을 선택할 수 있도록 두 목표를 노트에 별도로 제시하세요.
Ada와 호환되는 엔진 선택하기
L4는 Ada 아키텍처를 사용합니다. CUDA, PyTorch, 추론 엔진 버전과 양자화 형식 및 필요한 연산자를 확인하세요. 최초 로딩이 모든 입력 형태를 검증하지는 않으므로 가장 까다로운 예시를 테스트에 포함하세요. 다른 24GB 구성으로는 RTX 4090과 비교하거나, 더 많은 컨텍스트나 동시성이 48GB를 요구할 때는 L40S와 비교하세요.
측정된 용량을 정의하기 위해 대여하기
3일이면 동시성과 지연의 첫 관계를 그려볼 수 있습니다. 7일이면 여러 설정을 평가하고 테스트를 반복할 시간이 있습니다. 30일은 정기적인 추론이나 검증 캠페인에 어울립니다. 주문 전에 요청, 모델, 품질 기준을 준비하세요. 요금제를 선택하고 연락처를 입력한 뒤 암호화폐 안내를 따르세요. «결제했습니다»는 송금 완료를 알립니다.