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# Serverless Training 소개

> Serverless RL 및 Serverless SFT를 사용하여 관리형 서버리스 인프라에서 LLM을 Post-training하고 파인튜닝하세요.

Serverless RL과 Serverless SFT를 사용하면 관리형 서버리스 인프라에서 LLM을 Post-training하고 파인튜닝할 수 있습니다. Forge가 CoreWeave에서 트레이닝 인프라를 대신 프로비저닝하며, 환경 설정 방식은 사용자가 자유롭게 정할 수 있습니다. 수십 개의 GPU까지 자동 확장되는 관리형 트레이닝 클러스터를 바로 사용할 수 있습니다. Serverless Training은 현재 공개 프리뷰 단계입니다.

Serverless Training은 두 가지 방법으로 제공됩니다.

* **[Serverless RL](/ko/products/post-training/serverless-training/rl)**: 강화 학습으로 모델을 Post-training하여 새로운 동작을 학습시키고, 멀티턴 에이전트형 작업에서 안정성, 속도, 비용을 개선합니다. 에이전트의 출력에 점수를 매기는 보상 함수를 직접 정의하세요. Serverless RL은 워크플로를 추론 단계와 트레이닝 단계로 나눈 뒤 여러 작업에 걸쳐 멀티플렉싱하여 GPU 사용량을 높이고 트레이닝 시간과 비용을 줄입니다.
* **[Serverless SFT](/ko/products/post-training/serverless-training/sft)**: 선별한 입력 및 출력 예시로 지도 학습을 수행하여 모델을 파인튜닝합니다. SFT는 증류, 출력 스타일 및 형식 학습, 또는 RL 적용 전 모델 워밍업에 활용하세요.

두 방법 모두 기본 모델을 사용자의 작업에 특화하는 저랭크 어댑터(LoRA)를 트레이닝합니다. Forge는 트레이닝한 LoRA를 Weights & Biases 계정에 아티팩트로 저장하며, 백업용으로 로컬이나 서드 파티에 저장할 수도 있습니다. [Serverless Inference](/ko/products/inference/serverless)가 트레이닝한 모든 체크포인트를 자동으로 호스팅하므로, 트레이닝 step이 끝나는 즉시 트레이닝된 모델에 요청을 보낼 수 있습니다.

<h2 id="when-to-use-each-method">
  각 방법을 사용해야 하는 경우
</h2>

Serverless RL은 결과를 평가할 수는 있지만 이상적인 답을 미리 작성하기 어려운 작업에 적합합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

* 음성 에이전트
* 딥 리서치 어시스턴트
* 온프레미스 모델
* 콘텐츠 마케팅 분석 에이전트

Serverless SFT는 원하는 동작의 예시를 이미 가지고 있거나 만들 수 있는 작업에 적합합니다.

* **증류(Distillation)**: 더 크고 성능이 뛰어난 모델의 지식을 더 작고 빠른 모델로 이전합니다.
* **출력 스타일 및 형식 학습**: 모델이 특정 응답 형식, 어조 또는 구조를 따르도록 학습시킵니다.
* **RL 전 워밍업**: 강화 학습으로 모델을 개선하기 전에 지도 학습 예시를 먼저 제공합니다.

<h2 id="why-serverless-training">
  Serverless Training을 사용하는 이유
</h2>

* **트레이닝 비용 절감**: Serverless Training은 공유 인프라를 여러 사용자가 함께 사용하도록 멀티플렉싱하고, 작업마다 설정 과정을 거칠 필요가 없으며, 트레이닝하지 않을 때는 GPU 비용이 0으로 줄어듭니다. 따라서 트레이닝 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
* **트레이닝 시간 단축**: Serverless Training은 추론 요청을 여러 GPU에 분산하고 필요한 즉시 트레이닝 인프라를 프로비저닝합니다. 따라서 작업이 더 빨리 완료되고 반복 주기도 빨라집니다.
* **자동 배포**: Serverless Training은 트레이닝한 모든 체크포인트를 자동으로 배포하므로 호스팅 인프라를 직접 설정할 필요가 없습니다. 트레이닝된 모델에 로컬, 스테이징 또는 프로덕션 환경에서 바로 액세스하고 테스트할 수 있습니다.

<h2 id="how-serverless-training-uses-forge-services">
  Serverless Training이 Forge 서비스를 활용하는 방식
</h2>

Serverless Training은 다음 Forge 컴포넌트로 구성됩니다.

* [Serverless Inference](/ko/products/inference/serverless): 트레이닝된 모든 체크포인트를 포함해 모델을 실행합니다.
* [Weights & Biases](/ko/products/wandb): LoRA 어댑터를 트레이닝하는 동안 성능 메트릭을 추적합니다.
* [Artifacts](/ko/products/wandb/artifacts): LoRA 어댑터를 저장하고 버전을 관리합니다.
* [Weave](/ko/products/wandb/weave)(선택): 트레이닝 루프의 각 단계에서 모델이 어떻게 응답하는지 보여줍니다.

[공개 데모 워크스페이스](https://forge.coreweave.com/wandb/wandb/demo-project-qwen-email-agent-with-art-weave-models/workspace)에서 다음 내용을 살펴보세요.

* OpenPipe RULER와 [Weave Scorer](/ko/products/wandb/weave/guides/evaluation/scorers#create-your-own-scorers)로 Qwen 모델을 트레이닝합니다.
* Weights & Biases에서 트레이닝 진행 상황을 추적하고 [맞춤형 플롯을 만듭니다](/ko/products/wandb/app/features/custom-charts).
* [Weave 리더보드](/ko/products/wandb/weave/cookbooks/leaderboard_quickstart#leaderboard-quickstart)에서 최종 결과를 평가합니다.

<Note>
  Serverless RL과 Serverless SFT는 공개 프리뷰 단계입니다. 프리뷰 기간에는 추론 사용량과 아티팩트 저장소에 대해서만 요금이 청구되며, 어댑터 트레이닝은 무료입니다. 자세한 내용은 [사용 정보 및 제한](/ko/products/post-training/serverless-training/usage-limits)을 참조하세요.
</Note>

<h2 id="next-steps">
  다음 단계
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1. [사용 가능한 모델](/ko/products/post-training/serverless-training/available-models)을 확인하세요.
2. [Serverless SFT 사용하기](/ko/products/post-training/serverless-training/sft) 또는 [Serverless RL 사용하기](/ko/products/post-training/serverless-training/rl) 가이드를 따라 진행하세요. 두 가이드 모두 사전 요구 사항인 Forge 계정, API 키, 프로젝트를 준비하는 단계부터 시작합니다.
3. [Serverless Training API 레퍼런스](/ko/products/post-training/serverless-training/api-reference)에서 엔드포인트를 찾아보세요.