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● 파인튜닝

LLM 파인튜닝, 학습부터 서빙까지 한 흐름

LoRA든 풀 파인튜닝이든 GPU에서 돌리고, 결과 가중치를 바로 추론 서버로. 데이터는 한국 리전에 머뭅니다.

무엇인가요

우리 데이터에 맞춘 모델 만들기

범용 모델로는 부족한 도메인 용어·말투·형식이 있을 때, 오픈 모델을 우리 데이터로 파인튜닝하면 작은 모델로도 큰 효과를 낼 수 있습니다. onpod은 파인튜닝용 GPU를 빌려주고, 결과를 곧장 서빙으로 잇습니다.

민감한 학습 데이터를 외부로 보내기 어려운 경우, 한국 리전 GPU에서 파인튜닝해 데이터 주권을 지킬 수 있습니다. 학습 → 평가 → 서빙이 같은 플랫폼 안에서 이어집니다.

onpod — deploy
# 코딩 에이전트(Claude Code·Codex·Cursor…)에게 한 마디
이 데이터로 모델을 LoRA 파인튜닝 onpod에 배포해줘

에이전트 → onpod 매뉴얼 읽음 → 빌드 → 배포 실행…
✓ 배포 완료
공개 주소: https://ft.onpod.ai (SSL 자동)

자주 묻는 질문

궁금한 것들

LoRA와 풀 파인튜닝 둘 다 되나요?
둘 다 GPU에서 돌릴 수 있습니다. 모델 크기와 데이터에 맞는 GPU를 시간 단위로 빌리면 됩니다.
학습 데이터가 외부로 나가나요?
한국 리전 GPU에서 파인튜닝하면 데이터가 리전 내에 머물러 데이터 주권을 지킬 수 있습니다.
파인튜닝한 모델을 어떻게 쓰나요?
결과 가중치를 vLLM 추론 서버로 배포해 OpenAI 호환 API로 바로 서빙할 수 있습니다.

관련 키워드

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코딩 에이전트에게 “onpod에 배포해줘”라고 말하기만 하면 됩니다. 무료 티어로 시작하세요.