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● 모델 학습

GPU 모델 학습, 체크포인트는 자동 백업

H100 한 장으로 학습을 돌리고, 끝나면 그대로 추론 서빙으로 전환. 학습 중 체크포인트가 자동 저장되어 호스트가 바뀌어도 안 날아갑니다.

무엇인가요

학습은 길고, 중단은 치명적입니다

며칠짜리 학습이 중간에 호스트 문제로 날아가면 시간과 비용을 모두 잃습니다. onpod은 학습 중 체크포인트를 자동으로 백업해, 호스트가 바뀌어도 이어서 돌릴 수 있게 합니다.

학습이 끝나면 같은 GPU를 추론 서빙으로 전환할 수 있어, 실험 → 배포의 거리가 짧습니다. 주말 학습 / 평일 추론처럼 GPU를 시간 단위로 효율적으로 씁니다.

onpod — deploy
# 코딩 에이전트(Claude Code·Codex·Cursor…)에게 한 마디
이 학습 스크립트를 H100에서 onpod에 배포해줘

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

자주 묻는 질문

궁금한 것들

학습 중 호스트가 죽으면 어떻게 되나요?
체크포인트가 자동 백업되므로, 호스트가 바뀌어도 마지막 체크포인트에서 이어 돌릴 수 있습니다. 며칠짜리 학습도 잃지 않습니다.
학습이 끝난 모델을 바로 서빙할 수 있나요?
네. 같은 GPU를 추론 서빙으로 전환하거나, 학습한 가중치로 vLLM 추론 서버를 띄울 수 있습니다.
비용은 어떻게 과금되나요?
GPU를 시간 단위로 빌리는 방식이라, 학습이 도는 시간만큼만 원화로 과금됩니다.

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