GPU 위의 Jupyter 노트북

실험·EDA·학습을 H100급 GPU 위 Jupyter에서. 로컬에 무거운 환경을 깔지 않고, 브라우저로 바로.

무료로 시작하기 → 다른 활용 사례

무엇인가요

노트북은 가볍게, GPU는 강력하게

로컬에 CUDA·드라이버·라이브러리를 맞추다 하루가 가는 경험, 익숙하실 겁니다. onpod에 Jupyter를 GPU 위에 올리면 브라우저로 바로 접속해 실험할 수 있습니다.

무료 노트북 서비스의 세션 끊김·시간 제한에 지쳤다면, 시간 단위로 빌리는 전용 GPU 노트북이 대안이 됩니다. 결과물은 체크포인트로 백업해 안전하게 보관합니다.

onpod — deploy

# 코딩 에이전트(Claude Code·Codex·Cursor…)에게 한 마디
나 GPU Jupyter 환경을 onpod에 배포해줘

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

자주 묻는 질문

궁금한 것들

Colab과 무엇이 다른가요?

세션 끊김·시간 제한 없이 시간 단위로 빌리는 전용 GPU 위에서 돌릴 수 있고, 한국 인프라·원화 결제를 제공합니다.

환경 셋업이 복잡한가요?

표준 GPU 이미지로 시작할 수 있어, 로컬에서 드라이버·CUDA를 맞추는 수고가 줄어듭니다.

작업 결과는 어떻게 보관하나요?

체크포인트·산출물을 백업해 호스트가 바뀌어도 잃지 않도록 운영할 수 있습니다.

지금 한 줄이면 배포 끝.

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

5초 가입하고 시작 →

노트북은 가볍게, GPU는 강력하게

궁금한 것들

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