그...혹시나 해서 적는데 절대 광고 아님...

그냥 내가 써본 무료 코랩보다 빠르고 좋아서 공유하고 싶어서 글쓰는 거임...

나도 다른 사람이 알려준 건데 많은 사람들한테 알려주고 싶었음

일단 장단점

단점

1. 모델 파일 다운로드를 수동으로 해야한다

자동으로 백업하는 방법이 있긴 하다는데 설명을 들어도 복잡해서 잘 모르겠더라...

2. 돈이 든다(최소 10달러)

장점

1. 코랩이 막히는 바람에 객관적인 데이터를 측정할 수 없게 돼서 정확하진 않지만, 내 주관적인 느낌상 무료 코랩보다 학습이 빨랐음

107메가짜리 데이터셋으로 속도가 이 정도

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이제 강좌글!

먼저 학습에 쓸 노트북 만들어왔음 이걸 다운 받아줘

다운로드 링크:

https://drive.google.com/file/d/1LPKvs3iyK54amiqWACWigg0VjgCuNcYq/view?usp=drive_link

이용 규칙:

- 외부에 공유 금지! 절대 금지! 다만 내가 직접 공유하는 데가 한 군데 더 있긴 함. 디스코드 서버인데 거기랑 여기 딱 두 군데만 공유 허용임.

- 불법적인 일에 쓰지 말기...그럴 사람은 없어보이지만 혹시라도 불법적인 일에 쓰이면 파일 내릴거임...

이제 사용법

0. 일단 runpod.io 사이트로 가서 로그인한다

그러면 아래 같은 창이 나온다

1. 왼쪽 메뉴(안보이면 오른쪽 위에 메뉴 버튼 누르면 나옴)에서 Billing을 눌러서 돈을 충전해준다(최소 10달러부터 가능)

근데 내가 10달러 충전해서 지금 3~4번인가 돌렸음

10달러만 충전해도 충분함 ㅇㅇ

2. 그리고 왼쪽 메뉴에서 Secure Cloud랑 Community Cloud 둘 중 하나를 선택한다

차이가 보안 문제랬는데 Community Cloud는 누가 맘먹으면 사용중인거 들여다 볼 수도 있다 했음

근데 그럴 확률은 극히 낮다고 하고, 가격이 더 싸다

나는 돈 애끼려고 Community Cloud 씀...

아무튼 선택했으면 원하는 그래픽 카드를 선택하고 Deploy를 눌러준다

나는 3090 씀

이유는 그냥 사양을 잘 모르는데 이거 알려준 사람이 일단 이거 쓰라고 알려줬는데 충분하더라고

3. 그러면 이런 창이 나오는데

Type of search for a template은 아래 스샷에 나와있는거 하면 되고

보라색 테두리 쳐진거는 원하는거 선택하면 됨

On-Demand는 중간에 중단 될 위험 없이 쭉 쓸 수 있는거고,

Spot은 가격이 싼 대신에 중간에 리소스 뺏겨서 중단 될 수도 있음...

이거 자동 백업이 안 돼서 끊기면 진짜 설치까지 처음부터 다시 해야돼서 그냥 On-Demand 쓰자...

그리고 Star Jupyter Notebook은 체크해줘야한다

4. 다 설정했으면 Customize Deployment 를 눌러준다

여기서 중요한 건 저 보라색 부분에 8000을 추가해주는거다

저거 없으면 UI를 못 씀

그리고 Volume Disk를 늘리려면 늘려준다(선택사항)

해보니까 20GB로 좀 아슬아슬하긴 한데 돈 아끼려고 20GB 씀

RVC 설정에서 최신 '.ckpt' 파일만 저장하도록 설정하면 20GB가 딱 맞음

근데 이거 설정 안 하면 20GB는 부족함

데이터셋 용량이 크면 20GB도 부족하더라...

나는 최대 107메가 짜리 데이터셋으로 했었는데 지금 300메가짜리 돌려보니까 부족함

꼭 늘리고 쓰자

다 설정했으면 Set Overrides를 눌러 저장해주고, Continue -> Deploy를 눌러 실행해준다

5. 그럼 요렇게 나오는데 Connect를 눌러준다

6. 그리고 Connect to Jupyter Lab을 눌러준다(켜지는데 좀 걸림)

(그리고 이 창 또 쓸거니까 끄지 마셈)

7. 이제 저기다가 다운받은 노트북 드래그 앤 드롭하고 더블클릭해준다

그리고 구글 드라이브에 데이터셋 안 올려놓은 사람이면 데이터셋도 드래그앤 드롭해준다

8. 이제 노트북을 위에서부터 차례로 실행해준다(선택지 전까지)

원하는 셀을 선택하고 위에 재생 버튼 누르면 된다

실행중일때는 왼쪽 [   ]에 [ * ]라고 나오고 다 실행되면 [숫자]가 나온다

9. 선택지 1 / 선택지 2

데이터셋을 구글드라이브에 올렸다 -> 선택지 1에 구글 드라이브 링크를 넣고 실행

데이터셋을 직접 노트북에 올렸다 -> 선택지 2에 파일 이름 넣고 실행

10. 이제 마지막 셀을 실행하고,

이렇게 나오면 아까 강좌글 6번의 창으로 돌아가서 위에 버튼(Http 어쩌고 8000)을 눌러준다

11. 그럼 로컬로 돌릴 때랑 똑같은 창이 나온다

이제 이걸로 조작하면 됨

다만 주의사항이 있다면 스텝2에 데이터셋 입력하는 곳에 dataset이라고 입력하면 되고,

Volume을 20GB로 한 사람은 아까도 말했던 이거를 설정해줘야한다(최신 어쩌고만 저장)

그리고 추론할 때 인풋 오디오는 드래그해서 파일 드래그앤 드롭하던데 올리고 거기 경로를 따라서 적어주면 된다

아마 폴더 안 건드리고 올리기만 했으면 /workspace/오디오파일이름 이렇게 적어주면됨

12. 그리고 모델 파일 저장법은

1) 노트북으로 돌아가서 파일 올리던 데에서 다운 받을 파일이 있는 경로로 들어가기(모델 파일은 RVC0813Nvidia/weights , index 파일은 RVC0813Nvidia/logs에 있다)

2) 새 폴더 만들고 다운 받을 파일 다 몰아넣기

3) 만든 폴더에 들어가서 우클릭->Download Current Folder as an Archive를 누르면 다운로드 된다

13. 그리고 가장 중요한 종료법

다 썼으면 이 창으로 돌아와서 정지 버튼을 누른다

그리고 정지버튼 자리에 생긴 쓰레기통을 눌러 완전히 삭제해준다

그래야 돈이 안 샐거임

아무튼 돈이 들어서 좀 그런 방법이긴 하지만 모두 잘 쓰길 바랄게...