MLOps Academy · 강의

GPU당 여러 모델 인스턴스 실행하기

동시 실행으로 활용률을 높이세요.

GPU당 여러 모델 인스턴스 실행하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

One Copy Can Stall

With a single model copy, request two must wait while request one runs. Even a fast GPU can sit idle between calls, leaving throughput on the table.

Run Several Copies

Triton can load multiple instances of the same model so several requests execute concurrently and overlap their work on the GPU.

The instance_group Block

You declare copies with an instance_group in config.pbtxt. The count field says how many instances Triton should create for that model.

instance_group {
  count: 2
  kind: KIND_GPU
}

Pick GPU or CPU

The kind field chooses the device. KIND_GPU runs instances on the GPU, while KIND_CPU runs them on the host processor instead.

Place Them on GPUs

You can pin instances to specific cards with a gpus list. This lets one model spread copies across several GPUs in the same server.

instance_group {
  count: 2
  kind: KIND_GPU
  gpus: [ 0, 1 ]
}

Why It Helps

While one instance does math, another can load inputs or copy results. This overlap hides idle gaps and lifts overall utilization.

It Pairs With Batching

Instances and dynamic batching work together. Batching fills each call, while multiple instances keep more than one call in flight at once.

Watch the Memory

Each instance holds its own copy of the weights in GPU memory. Too many copies and you run out of VRAM, so raise the count gradually.

More Is Not Always Faster

Past a point, extra instances just compete for the same compute. Throughput plateaus or drops, so the best count comes from measuring, not guessing.

Concurrency in Mind

The right instance count depends on how many requests arrive at once. Match instances to your real concurrency to avoid both stalls and waste.

A Sensible Starting Point

Two instances per GPU is a common starting point. Test with realistic load, then adjust the count up or down based on what you observe.

Quick Check

What does setting count to 2 in an instance_group do?

Recap

You learned to run several model copies via instance_group, pairing instances with batching for parallelism, while watching VRAM and tuning the count by measurement. 🙌

자주 묻는 질문

“GPU당 여러 모델 인스턴스 실행하기” 강의는 무료인가요?

네 — “GPU당 여러 모델 인스턴스 실행하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“GPU당 여러 모델 인스턴스 실행하기”에서 뭘 배우나요?

동시 실행으로 활용률을 높이세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“GPU당 여러 모델 인스턴스 실행하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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