Red Hat OpenShift AI와 Kubeflow Trainer를 사용한 탄력적인 모델 학습

Source: Red Hat Blog

Overview

60시간의 훈련 후, 시간당 $55가 드는 8× NVIDIA H100 GPU 클러스터에서 대형 언어 모델(LLM)을 학습하고 있었는데 작업이 90 % 완료 지점에서 실패했다고 상상해 보세요. 마지막 체크포인트는 3시간 전에 저장됐으므로 이를 다시 시작해야 하며, 그 과정에서 $165의 컴퓨팅 비용이 낭비되고 모델 배포가 지연됩니다. 이러한 상황은 가상의 시나리오가 아니라, 프로덕션 환경에서 분산 AI 훈련 워크로드를 운영하는 조직에게 매일 일어나는 현실입니다. LLM 훈련은 현대 AI 인프라에서 가장 컴퓨팅 집약적인 워크로드 중 하나이며, GPU 클러스터는 수천 달러의 비용이 들고 훈련…