실험실 / 학습, 추론, 파인튜닝을 위한 GPU
IteraGPU / ML 연구
모델에 어떤 작업을 맡기시겠어요?
학습, 추론, 적응은 메모리, 정밀도, 기간 사이에서 서로 다른 절충을 요구합니다. 워크로드에서 출발해 그에 맞는 구성과 프로토콜을 준비하세요.
GPU 학습: 캠페인 전에 루프 검증하기
데이터, 배치, 학습 재개를 준비하세요. 단계별 프로토콜로 메모리, 그라디언트, 검증, 출력 파일을 통제합니다.
프로토콜 준비하기GPU 추론: 메모리, 컨텍스트, 품질에 따른 선택
컨텍스트, 동시성, 메모리 피크, 출력 품질을 기준으로 추론 규모를 산정하세요. GPU 요금제를 선택하기 전에 실천 가능한 프로토콜을 확인하세요.
프로토콜 준비하기파인튜닝: 적응 방식 선택과 기여 검증
기준, 분리된 데이터, 재로드 검증을 갖춘 파인튜닝을 준비하세요. LoRA, 양자화 기반, 예산, 회귀 분석.
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