온전한 물리 Mac 한 대
OsxNode M4-16: M4 칩, 16GB 통합 메모리, 256GB SSD. 대여 기간 동안 물리 머신을 단독으로 사용하며, macOS 그래픽 인터페이스와 명령줄을 모두 이용할 수 있습니다.
제한 사항: 현재 16GB 초과 메모리 모델은 제공하지 않습니다. 저장 공간 확장은 메모리 확장으로 사용할 수 없습니다.
모델이 로드되기도 전에 로컬 메모리가 부족해질 수 있습니다. OsxNode는 전용 Mac mini M4 사용 시간을 일 단위로 대여할 수 있는 서비스로 제공합니다. Mac을 구매할 필요가 없습니다.
MLX 추론과 소규모 파인튜닝을 하는 개인 개발자와 연구자를 위한 서비스입니다. 먼저 작업이 16GB 통합 메모리 안에서 가능한지 확인한 다음, 이번 실험에 맞는 대여 기간을 선택하세요.
하루 $21.6부터. 일·주·월·분기 단위로 선불 결제하며, 기간 만료 후 갱신하지 않으면 시스템이 중지되고 추가 요금은 발생하지 않습니다.
OsxNode · 서비스 범위 안내
물리 머신 1대는 대여 기간 동안 임차인 1명에게만 배정됩니다.
CPU와 GPU는 같은 메모리 풀을 사용합니다. SSD를 추가하면 파일 저장 공간은 늘어나지만 통합 메모리 용량은 늘어나지 않습니다.
필요한 것은 모델 하나, 실험 몇 가지 또는 빌드 한 번일 수 있습니다. 꼭 앞으로 몇 년 동안 쓸 기기를 구매할 필요는 없습니다.
로컬에서 MLX를 사용해 보면 명령어보다 모델 가중치, 컨텍스트 캐시, 다른 앱이 동시에 메모리를 차지하는 문제가 먼저 생기곤 합니다. 아이디어 하나를 검증하려고 컴퓨터를 바꾸기에는 비용과 프로젝트 기간이 맞지 않을 수 있고, 주말만 대여하고 싶어도 장기 결제를 먼저 약정하고 싶지는 않을 수 있습니다.
OsxNode는 이런 구체적인 상황에서 출발했습니다. 머신은 온전히 한 대로 제공하고, 사용 기간은 일·주·월·분기 단위로 선택할 수 있습니다. 대여 기간에는 환경과 가중치, 작업을 직접 관리하고, 실험이 끝나면 결과를 내보내세요. 갱신하지 않으면 기간 만료 후 시스템이 중지됩니다.
한 대의 머신을 여러 사람이 동시에 쓰도록 나누는 서비스가 아닙니다. 나누는 것은 대여 기간이지 통합 메모리나 GPU 코어가 아닙니다. 모델이 현재 사양에 맞는지 직접 판단하고, 데이터 업로드와 의존성 설치, 결과 백업에 필요한 시간도 확보해야 합니다.
현재 판매 중인 모델은 한 가지입니다. 선택지는 프로젝트 기간, 접속 노드, 저장 공간 추가 옵션에 따라 달라지며, 공개되지 않은 하드웨어 등급은 없습니다.
OsxNode M4-16: M4 칩, 16GB 통합 메모리, 256GB SSD. 대여 기간 동안 물리 머신을 단독으로 사용하며, macOS 그래픽 인터페이스와 명령줄을 모두 이용할 수 있습니다.
제한 사항: 현재 16GB 초과 메모리 모델은 제공하지 않습니다. 저장 공간 확장은 메모리 확장으로 사용할 수 없습니다.
현재 싱가포르, 도쿄, 서울, 홍콩 노드를 제공합니다. 자신의 접속 네트워크와 파일 전송 요구에 맞춰 선택하세요. 노드와의 거리가 작업 속도를 보장하지는 않습니다.
제한 사항: 실제 이용 가능 여부는 콘솔에 실시간으로 표시되는 상태를 확인하세요. 원격 데스크톱의 반응 속도는 로컬 네트워크의 영향을 받습니다.
일 단위 $21.6, 주 단위 $58.2, 월 단위 $107.8, 분기 단위 $293.2입니다. 결제가 확인되면 당일 서비스를 시작하며, 콘솔에 노드와 접속 정보가 표시되면 제공이 완료된 것입니다.
제한 사항: 당일 서비스 시작이 결제 직후 제공을 의미하지는 않습니다. 기간 만료 후 갱신하지 않으면 시스템이 중지되므로, 작업과 백업은 대여 기간 안에 마치세요.
결제는 USDT-TRC20 또는 Stripe를 통한 Visa / Mastercard / Amex만 지원하며, 모두 USD로 결제됩니다. 실제 이용 가능한 결제 게이트웨이는 백엔드 응답에 따라 달라집니다.
인프라 제공과 모델 작업은 별개입니다. 서비스 범위를 명확히 확인한 뒤 프로젝트를 옮기기에 적합한지 판단하세요.
한 대의 물리 Mac에 있는 통합 메모리와 GPU 코어를 여러 임차인에게 나눠 제공하지 않습니다. 전용이라는 말은 대여 기간 동안 하드웨어 한 대를 단독 배정한다는 뜻이며, 물리적 용량을 초과하는 작업을 보장하지는 않습니다.
한 대의 머신은 같은 대여 기간 동안 임차인 한 명에게만 배정됩니다. 카탈로그에서 선택할 수 있는 조합과 콘솔에 실시간으로 표시되는 이용 가능 여부를 각각 확인하세요. 추측이 아닌 실제 제공 결과를 기준으로 합니다.
현재 사양은 통합 메모리 16GB이며 추가 GPU 가속 카드는 제공하지 않습니다. 13B 이상 8-bit 모델은 이 사양에서 실행을 권장하지 않습니다. 컨텍스트가 길수록 메모리가 더 필요합니다.
모델 선택, 가중치 다운로드, 의존성 설치, 매개변수 조정, 출력 확인은 사용자가 직접 해야 합니다. 모델 가중치를 대신 설치하지 않으며 특정 모델의 생성 속도, 학습 수렴 또는 실험 결과를 보장하지 않습니다.
선택하는 것은 머신이 위치한 지역이며, 제공되는 것은 콘솔의 인스턴스 정보와 접속 정보입니다. 노드 이름은 별도의 하드웨어 사양을 뜻하지 않습니다.
현재 싱가포르, 도쿄, 서울, 홍콩의 네 노드를 제공합니다. 서비스가 시작되면 콘솔에서 노드와 주문 정보를 확인한 다음, 배정된 머신에 연결하세요.
제공하지 않는 데이터센터 인증, 실측 대역폭, 전원 이중화 사양을 보장 사항으로 내세우지 않습니다. 노드 위치만으로 네트워크 품질을 보장할 수도 없습니다.
로그인한 뒤 인스턴스 상세 정보에서 접속 정보를 확인하고 브라우저로 원격 데스크톱을 여세요. 명령줄을 사용하거나 파일을 전송하려면 안내에 따라 SSH 또는 VNC를 설정할 수도 있습니다.
처음 연결한 뒤에는 초기 비밀번호를 변경하고 키를 안전하게 관리하세요. 구체적인 접속 매개변수는 제공된 인스턴스에 표시된 정보를 기준으로 합니다.
단기 대여에 적합한 작업은 보통 재현 가능한 환경, 예측 가능한 자원 요구량, 종료 전에 내보낼 수 있는 결과를 갖추고 있습니다.
먼저 양자화 모델을 로드해 확인한 뒤 컨텍스트나 배치 크기를 조금씩 늘리세요. 가중치 용량, 최대 메모리 사용량, 출력을 기록하고 모델 파라미터 수만으로 가능 여부를 판단하지 마세요.
소규모 LoRA 파인튜닝에는 학습 상태, 활성화 값, 시퀀스 길이도 고려해야 합니다. 추론이 가능하다고 해서 같은 모델의 파인튜닝까지 가능한 것은 아닙니다.
시작 전: 샘플과 시퀀스 길이를 줄여 시험 실행을 해보세요. 메모리 부담이 커지면 작업 규모를 줄이세요. 스왑 메모리를 추가 RAM처럼 간주하지 마세요.
소스 코드, 의존성 목록, 빌드 명령을 함께 옮기세요. 먼저 의존성을 복원한 다음 전체 빌드를 실행합니다. 캐시와 빌드 결과물은 구분해 저장하면 종료 시 옮겨야 할 데이터를 줄일 수 있습니다.
모델 추론과 컴파일은 같은 16GB 메모리 풀을 사용합니다. 두 작업을 모두 해야 한다면 동시에 실행하기보다 시간을 나눠 진행하세요.
시작 전: 필요한 개발 도구 버전, 서명 자료, 디스크 공간을 확인하세요. 프로젝트 의존성과 라이선스는 사용자가 직접 준비해야 합니다.
머신에 self-hosted runner를 직접 배포하고 설치 단계와 작업 디렉터리를 스크립트에 기록하세요. 명확한 작업 대기열을 사용하면 대여 기간 안에 빌드와 결과 업로드를 계획하기 쉽습니다.
원격 연결이 끊기는 것을 작업 관리 방식으로 삼지 마세요. 장시간 작업에는 tmux로 세션을 유지하고, 완료 후 로그와 종료 상태를 확인하세요.
종료 전: runner 등록을 해제하고 필요한 결과물을 내보낸 다음 인증 정보를 삭제하세요. 대여 기간이 끝나 시스템이 중지되면 해당 노드에 작업을 맡길 수 없습니다.
하드웨어 배정, 메모리 용량, 결제 종료는 서로 다른 조건입니다. 한 가지를 다른 조건에 대한 약속으로 오해하지 마세요.