인프런 커뮤니티 질문&답변
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gemma 2 2b runpod 로컬 PC 사양
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gemma 2b 모델 runpod 클라우드 사용하지 않고도 로컬 runpod 을 띄워서 구동이 가능할거 같은데 가능할까요?
클라우드 비용을 지불 하고 찾아보니 16GB 정도면 넉넉하다고 하네요ㅠ https://merlio.app/blog/run-google-gemma-2b-locally
runpod 기본 크레딧 충전이 10달러인데 간단한 처음 입문하는 분들 입장에서는 실습으로 쓰기에 부담이 좀 될거 같습니다.
답변 2
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안녕하세요.
수업에 적극적으로 참여해 주셔서 감사합니다.
모든 상황에 정답은 없는 것 같지만, 수업의 목표는 gemma 2b 모델을 구동하는 것이 아닌 multi-gpu를 통한 모델 학습을 목표로 합니다. 그래서 아무래도 개인 로컬 pc에서 그 상황을 재현하는 것은 좀 어렵지 않을까 합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. mike1124님.
Gemma 2b 모델을 로컬에서 실행 가능한지에 대한 질문에 답변을 드리겠습니다. Gemma 2b 모델은 대형 언어 모델로, 높은 수준의 하드웨어 사양이 필요할 수 있습니다. 우선적으로 필요한 것은 충분한 GPU 메모리 용량입니다. 일반적으로 이 모델을 시작하기 위해서는 최소 16GB 이상의 GPU 메모리를 추천합니다.
로컬에서의 실행 가능성
하드웨어 요구 사항:
- 로컬에서는 고성능의 GPU, 특히 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU가 필요합니다. PyTorch나 TensorFlow 같은 라이브러리는 이러한 GPU 가속 기능과 결합하여 딥러닝 모델의 훈련과 추론에 성능을 극대화합니다.
- 로컬에서는 고성능의 GPU, 특히 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU가 필요합니다. PyTorch나 TensorFlow 같은 라이브러리는 이러한 GPU 가속 기능과 결합하여 딥러닝 모델의 훈련과 추론에 성능을 극대화합니다.
로컬 환경:
- 개발하고자 하는 환경이 이러한 요구 사항을 충족한다면 프로그램 복잡성에 따라 로컬 설정이 가능합니다. 링크하신 블로그 포스트(Run Google Gemma 2B Locally)에서 제시한 방법을 따르면, 직접 로컬 환경에 구축할 수 있습니다.
- 개발하고자 하는 환경이 이러한 요구 사항을 충족한다면 프로그램 복잡성에 따라 로컬 설정이 가능합니다. 링크하신 블로그 포스트(Run Google Gemma 2B Locally)에서 제시한 방법을 따르면, 직접 로컬 환경에 구축할 수 있습니다.
실습 비용:
- runpod 같은 서비스를 사용하는 경우 클라우드에서 제공하는 크레딧을 사용하는 것보다 로컬에서 안정적으로 환경을 설정하고 연습할 수 있는 것이 초기 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- runpod 같은 서비스를 사용하는 경우 클라우드에서 제공하는 크레딧을 사용하는 것보다 로컬에서 안정적으로 환경을 설정하고 연습할 수 있는 것이 초기 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
하지만, 로컬 GPU에서 실행할 때의 안정성과 성능 이슈, 드라이버 및 라이브러리 설치와 같은 추가적인 설정 비용을 감당해야 하는 점도 고려해야 합니다. 이러한 설치 과정이 초보자에게는 다소 부담으로 작용할 가능성이 있어, 처음에는 클라우드 서비스를 활용하여 안정적인 환경에서 학습을 진행 후, 로컬로 이동하는 것도 하나의 방법일 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 기존 질문에 대한 추가적인 정보를 공유드리고 있으며, 해당 주제에 대한 추가 질문이 있으시면 언제든지 남겨주세요. 곧 지식공유자께서 추가적인 세부사항을 안내해 주실 것입니다.
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