메인 콘텐츠로 건너뛰기

빠른 데모

아래 데모로 workspace 생성 과정을 미리 확인해 보세요.

개요

Workspace 설정은 한 페이지에서 모두 완료할 수 있어요. 각 섹션을 채우고 Create를 누르면 바로 실행돼요.
workspace 생성 페이지: 전체 설정 섹션

Workspace name

Workspace 이름을 입력해 주세요. 기본값으로 랜덤 이름이 자동 생성돼요.

Resource spec

원하는 GPU/CPU 스펙을 선택해 주세요.
  • GPU Type, Volume, Region 필터로 사용 가능한 스펙을 좁힐 수 있어요.
  • 각 스펙 카드에서 시간당 비용, 가용 상태, VRAM, vCPU 수, 임시 스토리지 용량을 확인할 수 있어요.
  • 선택한 스펙에 맞춰 가장 적합한 클러스터가 자동으로 배정돼요.
각 스펙 카드에는 가용 상태가 표시돼요:
  • High: 가용 풀이 충분해서 workspace를 바로 시작할 수 있어요.
  • Low: 가용 자원이 부족해서 대기 시간이 길어질 수 있어요.
  • Checking: 일시적으로 가용 상태를 조회하지 못했어요. 새로고침하면 다시 불러와요.
리소스 스펙 카드의 GPU 가용 상태 표시

Persistent volume

영구 볼륨을 연결하면 재시작 후에도 데이터를 유지하고 팀원들과 공유할 수 있어요.
  • 드롭다운에서 Volume을 선택하고 Mount Path를 지정해 주세요.
  • Add volume을 눌러 볼륨을 추가로 연결할 수 있어요.
workspace에 포함된 임시 저장소는 멈추면(Stopped) 사라져요. 데이터를 보관하려면 persistent volume을 꼭 연결해 주세요.
추천 경로:
  • Cluster storage: 코드/환경용으로 /root ($HOME), 데이터용으로 /data 같은 경로를 많이 써요.
  • Object storage: /shared (데이터셋이나 크로스 클러스터 공유에 적합)

스토리지 종류

종류설명workspace당 최대 개수
Cluster storage고가용성 분산 스토리지(CephFS/NVMe). 같은 클러스터 내에서 공유 가능. terminate 후에도 데이터 유지.여러 개 가능
Object storageS3 기반 POSIX 호환 스토리지. 모든 클러스터에서 접근 가능.여러 개 가능
하나의 workspace에 여러 개의 cluster storage와 object storage 볼륨을 동시에 연결할 수 있어요.
함께 보기: 스토리지 목록에서 사용 가능한 스토리지 볼륨을 확인해 보세요.

Container image

PyTorch, CUDA 등이 설치된 공식 이미지를 쓰거나, Custom 탭으로 전환해서 직접 만든 이미지를 선택할 수 있어요.
커스텀 이미지를 사용할 때는 SSH 서버(SSHD)Python이 설치되어 있어야 정상적으로 연결하고 사용할 수 있어요.

SSH keys

기존 키를 선택하거나, Generate SSH Key 버튼을 눌러 새 키 쌍을 만들 수 있어요.
  • 비밀 키는 내 컴퓨터에 다운로드되고, 공개 키는 계정에 자동 저장돼요.

Advanced settings

Advanced settings 토글을 켜면 포트와 초기화 스크립트를 설정할 수 있어요.

포트

기본 포트가 미리 설정되어 있어요:
  • HTTP 8888: JupyterLab
  • TCP 22: SSH
Add port를 눌러 추가 포트(HTTP 또는 TCP)를 열 수 있어요.

Init script

workspace가 시작될 때 자동으로 실행할 셸 명령어를 추가할 수 있어요. 의존성 설치나 환경 설정에 유용해요.

Pricing summary와 생성

오른쪽 Pricing summary 패널에서 선택한 리소스 스펙 상세(VRAM, vCPU, RAM)와 시간당 예상 비용을 확인할 수 있어요.
Pricing summary: 리소스 상세와 Create 버튼
Create를 누르면 workspace가 실행돼요.
크레딧 버퍼: 잔액이 0원이 돼도 $10까지는 workspace가 꺼지지 않아요. 버퍼로 쓴 금액은 크레딧 배지에 마이너스(-)로 표시되고, 다음에 충전할 때 차감돼요.