여러분, 안녕하세요!
최근 저는 Mac Mini를 활용하여 분산 학습 (Distributed Training) 및 추론 (Inference)을 위한 클러스터를 구축하는 방법에 대한 블로그를 게시했습니다.
이제 Raspberry Pi로도 똑같은 작업을 해볼 차례입니다!
왜 Raspberry Pi인가요?
- 상당히 저렴함 (30~50달러)
- 사용하기 쉬움
- 신용카드 크기의 완전한 OS 탑재 (엣지 (Edge) 프로젝트에 충분할 만큼 작음)!
이것은 분산 학습 (Distributed Learning)을 배우고 자신만의 소규모 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 것에 관한 블로그와 가이드를 연재하는 저의 현재 시리즈 중 일부입니다.
목표는 간단합니다. 사람들이 이미 주변에 가지고 있는 하드웨어—오래된 노트북, MacBook, Mac mini, Jetson Nano, Raspberry Pi, 심지어 휴대폰과 태블릿까지—를 사용하여 AI 모델을 실행하고 학습하는 데 도움을 주는 것입니다.
분산 학습 (Distributed Learning)은 외부에서 보기에 종종 위협적으로 느껴질 수 있지만, 직접 다루기 시작하면 시스템 및 AI 분야에서 진정으로 가장 멋진 영역 중 하나입니다.
분산 추론 (Distributed Inference) 및 학습 (Training)과 같은 재미있는 단계로 넘어가기 전에, 처음 몇 개의 포스트는 하드웨어를 적절히 설정하고 작동 가능한 클러스터 환경을 구축하는 것, 즉 기본적인 케이블 연결 및 네트워킹에 집중할 것입니다!
초기 가이드는 특히 다음과 같은 설정들을 다룰 예정입니다:
- MacBook 및 Mac mini (완료!)
- Jetson 장치들
- Raspberry Pi (이번 차례입니다, 헤헤)
그 이후에는 빠른 데모 (smolcluster)로 넘어가서, 여러 장치에 걸쳐 실제로 모델을 실행하면서 기초적인 원리들을 병행하여 점진적으로 배워나갈 것입니다.
저는 이 과정을 smolcluster와 함께 구축하고 있으므로, 많은 콘텐츠가 순수하게 이론적이기보다는 매우 실무적이고 실용적인 방식으로 유지될 것입니다.
이를 통해 더 많은 사람이 분산 AI 시스템이 더 이상 거대한 데이터 센터(Datacenter)만을 위한 전유물이 아니라는 것을 깨닫게 되기를 바랍니다.
제가 답하고 싶은 질문은 단 하나입니다: 제가 위에서 만들려고 하는 것과 같은 이기종 클러스터 (Heterogeneous Clusters)가 모델을 실행하는 데 실제로 가능할까요?
글쎄요, 곧 알게 될 것입니다. 그때까지 제 블로그를 읽어보시고 여러분이 어떻게 생각하시는지 알려주세요! 어떤 댓글이나 피드백 등도 매우 환영합니다. (제가 처음으로 혼자 작성하는 것이니 부디 너그럽게 봐주세요 ㅎㅎ)
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LocalAI 만세!
추신: 이 모든 내용은 교육적 목적만을 위한 것이며, 전용 GPU (Dedicated GPUs)와 대등한 성능을 내기 위한 것이 아닙... 음, 아직 그 방법을 찾아내지는 못했거든요. 이 가이드와 정보를 통해 분산 학습 (Distributed Learning)이 어떻게 이루어지는지에 대한 기초를 배우는 데 사용해 주세요! 감사합니다.