TinyZero 따라하기 (2)

Google Colab Pro나 A100 클라우드 환경 추천

1. Google Colab (Pro / Pro+)

기본 Colab

  • 무료, 하지만 T4 / P100 GPU 제공 (성능이 낮음)

  • 세션 제한이 자주 걸림 (최대 12시간)

  • 작은 모델만 실험 가능

Colab Pro / Pro+

  • 약 월 12,000~26,000원

  • T4 / A100 / V100 랜덤 배정

  • 메모리: 최대 32GB RAM / 16GB VRAM (A100은 40GB)

  • 간편하고 바로 실행 가능

추천: 실험용으로 시작할 땐 Colab Pro 괜찮음

2. Kaggle 노트북

  • 무료 GPU 제공 (최대 30시간/주)

  • T4 GPU 제공

  • 사양은 낮지만 기본 실험에는 충분

단점: 리소스가 적고 시간이 제한적임

3. Lambda Labs Cloud

  • A100 인스턴스 시간당 약 $1.10

  • 강력한 GPU, 커스텀 환경 구축 가능

  • SSH 접속 가능 (실제 서버 느낌)

단점: 클라우드 서버 세팅 약간 번거로움

4. Paperspace Gradient

  • Free / Core / Pro 플랜

  • A100 인스턴스 사용 가능 (유료)

  • Jupyter 환경 바로 사용 가능

장점: 클라우드 Colab 같은 UI
 단점: 유료 플랜 가격이 조금 비쌈

5. 개인 서버 or 데스크탑

  • RTX 3090 이상 보유 시 직접 실행 가능

  • VRAM 24GB 이상이면 웬만한 실험 가능

장점: 자유도 높음
 단점: 직접 환경 구성해야 함

추천 요약

목적

추천 환경

입문, 간단 테스트

Colab (무료)

실험 위주 진행

Colab Pro / Pro+

대규모 실험

Lambda, Paperspace

최고 성능

A100 (클라우드)

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TinyZero 따라하기 (1)

https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero  TinyZero는 딥러닝 모델인 DeepSeek R1-Zero를 카운트다운 및 곱셈 작업에서 재현한 프로젝트로, veRL을 기반으로 구축되었습니다. 이 프로젝트는 30달러 미만의 비용으로 30억 개의 매개변수를 가진 언어 모델이 강화 학습을 통해 자체적으로 자기 검증 및 검색 능력을 개발하는 과정을 보여줍니다.  설치 및 훈련에 대한 자세한 지침은 GitHub 저장소의 README 파일에서 확인할 수 있습니다.  또한, 전체 실험 로그는 Weights & Biases 플랫폼에서 확인할 수 있습니다.  만약 내가 이걸 따라하고 싶다면? TinyZero를 직접 따라하고 싶다면 다음과 같은 단계로 진행하면 됩니다. 이 프로젝트는 PyTorch 기반의 딥러닝 및 강화 학습 지식이 약간 필요합니다. 1. 환경 준비 필수 요구사항: Python 3.10 이상 PyTorch (CUDA 지원 추천) transformers , accelerate , wandb 등 필수 라이브러리 git clone https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero.git cd TinyZero pip install -r requirements.txt 2. 프로젝트 구성 이해 TinyZero는 크게 3단계로 구성됩니다: (1) 사전 훈련 (Pretraining) scripts/pretrain.sh 또는 train.py 를 통해 실행 GPT-2 모델을 PPO 없이 먼저 기본 학습시킴 (2) 강화 학습 (RLHF with PPO) scripts/train_ppo.sh 이 단계에서 언어모델은 자체적으로 "질문-답변"의 품질을 평가하며 학습함 (3) 검증 및 결과 분석 Weights & Biases ( wandb )로 학습 로그 및 성능 모니터링 3. 실행 예시 accelerate launch train.py \   --config_file conf...
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