AI 파인튜닝 비용 계산기
대형 언어 모델(LLM) 파인튜닝에 필요한 비용과 시간을 예측합니다. 모델 크기, 데이터셋, 학습 구성에 따라 주요 클라우드 GPU에서 필요한 작동 시간과 비용을 계산하세요.
매개변수
10억(Billion) 단위의 모델 크기 (예: 7B, 13B, 70B).
파인튜닝 데이터셋에 포함된 학습 샘플 수입니다.
전체 데이터셋을 반복 학습할 횟수입니다.
LoRA/QLoRA는 약 1~5%의 파라미터만 학습합니다. 풀 파인튜닝은 전체를 학습합니다.
사용할 클라우드 GPU 모델을 선택하세요.
분산 학습에 사용할 GPU의 총 개수입니다.
결과
1.6 hours × 1× A100 80GB @ $2/hr
다른 결과 (4)
98 minutes
LoRA/QLoRA trains adapter layers only
✓ Fits in 1× 80 GB A100 80GB
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
AI 파인튜닝 비용 계산기을 선택하는 이유
Llama, Mistral, GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 파인튜닝 비용을 정확히 추정하세요. A100, H100, RTX 4090 등 주요 GPU의 학습 비용을 비교할 수 있습니다. LoRA, QLoRA 및 풀 파인튜닝(Full fine-tuning)을 지원하며, 메모리 초과(OOM) 오류를 방지하기 위한 VRAM 사용량 추정 기능도 제공합니다.
- ✓LLM 파인튜닝에 필요한 GPU 시간과 예상 청구 금액 자동 계산
- ✓LoRA, QLoRA, 풀 파인튜닝 방식 완벽 지원
- ✓OOM 오류를 피하기 위한 정확한 VRAM 소비량 예측
- ✓주요 클라우드 서비스(AWS, GCP, RunPod) GPU 임대 비용 비교
사용 방법
- 1모델 크기를 10억 파라미터 단위로 입력하세요 (예: 7B의 경우 7).
- 2학습 데이터셋 크기와 원하는 에포크 횟수를 입력하세요.
- 3학습 방식(예: 가성비가 뛰어난 LoRA)을 선택하세요.
- 4대상 GPU 모델 및 수량을 지정하세요.
- 5예상 학습 시간, 총 비용 및 필수 VRAM 요구 사항을 확인하세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
LoRA와 풀 파인튜닝(Full Fine-tuning)의 차이점은 무엇인가요?
풀 파인튜닝은 모델의 모든 파라미터를 업데이트하므로 막대한 VRAM과 계산 리소스가 필요합니다. 반면 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 기본 모델을 고정하고 아주 작은 어댑터 네트워크(일반적으로 전체 파라미터의 1~5%)만 학습시킵니다. 이를 통해 학습 시간, 예산, 메모리 요구 사항을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
VRAM 메모리 예측은 얼마나 정확한가요?
이 예측값은 신뢰할 수 있는 기준선 역할을 합니다. 일반적으로 16비트 정밀도 및 Adam 최적화 도구를 사용할 때, 풀 파인튜닝은 10억 파라미터당 약 16~20GB의 VRAM이 필요합니다. LoRA는 이 요구 사항을 극적으로 줄여줍니다. 실제 사용량은 컨텍스트 길이와 배치 크기에 따라 달라질 수 있습니다.
비용을 계산할 때 왜 학습 시간이 중요한가요?
클라우드 GPU는 시간 단위로 청구됩니다. 총 비용은 'GPU 시간당 요금 × GPU 개수 × 예상 학습 시간'입니다. H100과 같은 고급 GPU는 시간당 비용이 비싸지만 학습 속도가 매우 빠르기 때문에 결과적으로 전체 프로젝트 비용을 절감할 수 있는 경우가 많습니다.
신뢰할 수 있는 참고 자료
관련 도구
동일한 작업 환경에서 유용한 도구를 추가로 탐색해 보세요.