728x90 체크포인트2 [PYTHON] 추론 비용 70% 절감 방법 : Spot Instance 활용 및 체크포인트 복구 전략 5가지 해결책 딥러닝 모델의 크기가 커짐에 따라 서빙에 필요한 GPU 인프라 비용은 기업의 가장 큰 부담 중 하나가 되었습니다. 특히 거대 언어 모델(LLM)이나 고해상도 이미지 생성 모델을 상시 운영할 때, 온디맨드(On-demand) 인스턴스 비용은 기하급수적으로 상승합니다. 이를 해결하기 위한 최선의 대안이 바로 Spot Instance(스팟 인스턴스) 활용입니다. 하지만 스팟 인스턴스는 공급업체의 리소스 회수 시 '중단 알림(Preemption Notice)' 후 강제 종료된다는 치명적인 단점이 있습니다. 본 포스팅에서는 파이썬을 기반으로 스팟 인스턴스의 중단을 선제적으로 감지하고, 상태를 보존하며, 복구하는 전문적인 체크포인트 전략을 상세히 다룹니다.1. 온디맨드 vs 스팟 인스턴스: 경제성 및 리스크 차이 .. 2026. 4. 20. [PYTORCH] 모델 전체 저장 vs 가중치만 저장의 3가지 결정적 차이와 권장 방법 및 해결 전략 PyTorch 직렬화의 심층 분석: 왜 전문가들은 state_dict를 고집하는가?1. 서론: 모델 저장 방식의 선택이 프로젝트의 성패를 가른다딥러닝 모델 학습은 수 시간에서 수개월이 걸리는 고된 작업입니다. 공들여 학습시킨 모델을 파일로 저장하는 방식에는 크게 두 가지가 있습니다. 바로 '모델 객체 전체(Entire Model)'를 저장하는 방식과 '가중치(state_dict)'만을 저장하는 방식입니다. 초보 개발자들은 편리함 때문에 전자를 선택하곤 하지만, 실무 환경이나 모델 배포 단계에서는 후자가 압도적으로 권장됩니다. 본 포스팅에서는 이 두 방식의 기술적 차이점과 발생 가능한 문제점, 그리고 실무에서 즉시 활용 가능한 7가지 솔루션을 상세히 다룹니다.2. 모델 전체 저장 vs 가중치 저장 상세 비.. 2026. 4. 4. 이전 1 다음 728x90
