클라우드에서 대규모 데이터로 AI 모델 훈련하기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 대상자: 데이터 과학자, AI 엔지니어, 클라우드 아키텍트

- 난이도: 중급 이상 (클라우드 인프라, 데이터 관리, AI 훈련 경험이 필요)

핵심 요약

• Tigris와 SkyPilot을 활용해 클라우드와 저장소의 독립성을 확보할 수 있다.
• SkyPilot은 GPU 인스턴스와 클라우드 공급업체를 추상화하여 자원 최적화를 가능하게 한다.
• Tigris는 대규모 데이터셋과 모델을 저장해 저장소와 컴퓨팅의 분리를 실현한다.

섹션별 세부 요약

1. 대규모 AI 훈련의 주요 위험

• 외부 플랫폼 의존성: SLA가 없는 플랫폼 사용 시 데이터/모델 접근성이 위협받는다.
• 데이터셋 크기 제한: RAM/디스크 용량 초과 시 데이터 셰딩이 필수적이다.
• 비용 변화: 클라우드 공급업체의 가격 상승으로 인한 공급업체 이전 필요성 증가.

2. Tigris와 SkyPilot의 역할

• Tigris: 클라우드와 무관한 저장소로 데이터/모델을 안정적으로 저장하고, 가장 가까운 컴퓨팅 리소스에 접근 가능.
• SkyPilot: GPU 인스턴스, 클라우드 공급업체 추상화, 자동 가격 비교 기능 제공.
• 예시 YAML 구성:

name: get-rich-quick
resources:
  accelerator: [T4:1, L4:1, A100:1]
cloud: aws
setup: |
  pip install -r requirements.txt
run: |
  python get-rich-quick.py --input SomeUser/StockMarketRecords --output Xe/FoolproofInvestmentStrategy

3. Tigris를 활용한 훈련 파이프라인

• 저장소 분리: 데이터/모델을 Tigris에 저장해 단일 머신/클러스터 간 이동 가능.
• 장애 대응: 외부 플랫폼의 데이터/모델 삭제 시 로컬 복사본 사용 가능.
• 상태리스 설계: 각 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로, 병렬 처리가 용이.

4. SkyPilot의 가격 비교 및 실행 예시

• 비용 최적화: AWS, Fluidstack, RunPod 등 여러 공급업체의 GPU 인스턴스 가격 비교.
• 예시 실행 결과:

AWS g4dn.xlarge (T4:1, $0.53)이 가장 저렴한 선택.

• 자동 설정: Conda 설치, 의존성 관리, setup 스크립트 실행.

결론

• Tigris + SkyPilot 조합으로 클라우드 공급업체와 저장소의 상호작용을 최소화하고, 비용 효율성과 포팅 가능성을 극대화할 수 있다.
• 대규모 AI 훈련 시 데이터/모델 저장소 독립성, 리소스 추상화, 비용 최적화를 반드시 고려해야 한다.