728x90 추론최적화1 [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. 이전 1 다음 728x90
