GPU를 온라인으로 연결하기

GPU가 있는 컴퓨터에서 명령어 하나를 실행합니다. 이 명령어가 필요한 것을 모두 설치하고, 컴퓨터를 GPUFlow에 연결하고, 연결을 계속 유지합니다. Docker나 SSH는 필요 없고, 공유기에서 포트를 열 필요도 없습니다.

필요한 것

• systemd를 쓰는 64비트 Linux 컴퓨터. Ubuntu, Debian, Fedora, Arch, openSUSE와 그 계열 배포판은 모두 됩니다. 일반 PC(x86_64)와 ARM(arm64) 모두 괜찮습니다.
• GPU. 검증된 것은 NVIDIA입니다. AMD 카드도 Ollama의 ROCm 지원으로 작동하지만, 대시보드에 AMD GPU 정보는 아직 표시되지 않습니다.
• 그 컴퓨터에서 sudo를 쓸 수 있는 권한.
• GPUFlow 계정. 여기서 만드세요. 이메일 주소 인증도 해 두세요. 수익을 받으려면 필요합니다.

참고

Windows와 macOS용 설치 프로그램은 아직 없습니다.

1. 설치 명령어 복사하기

1. 대시보드를 열고 왼쪽 메뉴에서 내 머신을 클릭합니다.
2. 명령 하나로 GPU 추가에서 **이 머신의 용도는?**을 **새 상품 (온라인이 된 후 설정)**으로 그대로 둡니다.
3. 명령어 옆의 복사를 클릭합니다.

명령어는 다음과 같습니다(끝에 내 토큰이 붙어 있습니다).

curl -fsSL https://gpuflow.app/downloads/install.sh | sudo bash -s -- --token eyJhbGciOi...

15분 안에 사용하세요

명령어에 들어 있는 토큰은 15분 동안만 유효합니다. enrollment failed가 나오고 로그에 토큰이 만료되었다고 나오면, 대시보드를 새로고침하고 새 명령어를 복사하세요.

2. GPU 컴퓨터에서 실행하기

1. GPU가 있는 컴퓨터에서 터미널을 엽니다.

2. 명령어를 붙여 넣고 Enter를 누릅니다. sudo가 비밀번호를 물으면 입력합니다.

3. 다음 줄이 나올 때까지 기다립니다.

   Enrolled. gpuflow-agent is running.

   이 순간부터 컴퓨터가 온라인 상태입니다. 이어서 설치 프로그램이 AI 모델을 내려받습니다. 처음에는 몇 분 걸릴 수 있습니다.

3. 리스팅 만들기

내 머신으로 돌아가면 컴퓨터가 온라인으로 표시되고 **이 머신은 온라인이지만 등록되지 않았습니다.**라는 메시지가 보입니다.

대여 등록하기를 클릭합니다. 이 머신이 이미 선택된 상태로 등록 양식이 열립니다. 이름, GPU 모델, 시간당 가격을 입력하고 GPU 등록을 클릭합니다.

무엇을 쓰고 얼마를 받아야 할지 모르겠다면 좋은 리스팅 작성하기와 GPU 가격 정하는 방법을 참고하세요.

4. 공개되었는지 확인하기

내 GPU를 엽니다. 리스팅에 머신이 초록색 점과 함께 표시됩니다. 이제 마켓플레이스에 나타나고, 대여자가 대여할 수 있습니다.

다른 방법

리스팅 먼저 만들기: GPU 등록을 클릭하고 양식을 채운 뒤 머신을 **없음 (나중에 연결)**으로 둡니다. 내 GPU에서 리스팅 아래의 온라인으로 전환을 클릭합니다. 그러면 컴퓨터를 그 리스팅에 연결하는 명령어가 나오므로, 나중에 따로 연결할 필요가 없습니다.

컴퓨터가 오프라인으로 표시될 때: 내 머신에 있는 오프라인 컴퓨터마다 카드에 전용 명령어가 있습니다. 그 명령어를 해당 컴퓨터에서 실행하세요. 에이전트를 다시 설치하고 같은 머신을 되살리므로, 리스팅이 다시 켜지고 중복 머신이 생기지 않습니다. 대시보드의 명령어는 같은 컴퓨터에서 두 번 실행해도 항상 안전합니다.

AI 모델 선택하기

대여자는 GPU에서 실행되는 AI 모델을 통해 GPU를 사용합니다. 설치 프로그램은 기본으로 qwen2.5:7b를 내려받습니다. 다른 모델을 고르려면 명령어 끝에 --model을 붙이세요.

curl -fsSL https://gpuflow.app/downloads/install.sh | sudo bash -s -- --token <your token> --model llama3.1:8b

작은 것부터 큰 것 순으로 많이 쓰는 모델입니다: qwen2.5:0.5b, deepseek-r1:1.5b, qwen2.5:7b, deepseek-r1:7b, llama3.1:8b, qwen2.5:14b. 모델은 GPU 메모리(VRAM)에 들어가야 하므로, 작은 카드에는 작은 모델을 고르세요.

이미 온라인인 컴퓨터에 나중에 모델을 추가할 때는 새 토큰이 필요 없습니다.

curl -fsSL https://gpuflow.app/downloads/install.sh | sudo bash -s -- --model qwen2.5:14b

이미 OpenAI 호환 서버를 직접 운영하고 있나요? --engine none --ollama-url http://127.0.0.1:<port>를 추가하세요.

팁

제공하는 모델을 리스팅 설명에 적어 두세요. 대여자는 그곳에서 모델을 찾습니다.

상태 확인하기

systemctl status gpuflow-agent      # 실행 중인가요?
journalctl -u gpuflow-agent -f      # 실시간 로그 (Ctrl+C로 중지)

에이전트는 오류로 멈추거나 컴퓨터를 재부팅한 뒤에도 스스로 다시 시작합니다. 에이전트는 gpuflow.app과 ws.gpuflow.app으로 가는 나가는 연결만 만듭니다. 그래서 포트 포워딩 없이도 어떤 가정용 공유기 뒤에서든 작동합니다.

실시간 통계

내 머신의 머신 카드마다 다음 정보가 15초마다 갱신되어 표시됩니다.

• 속도(벤치마크): 내 머신에서 측정한 모델별 초당 토큰 수입니다. 에이전트는 모델이 처음 나타날 때 한 번, 그리고 매일 한 번 테스트합니다. 단, 5분 동안 아무도 머신을 쓰지 않았을 때만 테스트합니다. 대여자가 오면 테스트는 항상 중단됩니다.
• 대여자에게 제공: 실제 대여에서 나온 실제 속도와 첫 토큰까지 걸린 시간입니다.
• GPU: 온도, 부하, VRAM, 전력 소비, 팬, 클럭 속도, PCIe 링크.
• 시스템과 모델: CPU 온도와 부하, RAM, 운영체제, 가동 시간, 설치된 모델, 지금 로드된 모델.

이 통계는 나만 볼 수 있습니다.

받게 되는 알림

다음과 같은 경우 이메일과 알림(사이트 위쪽의 종 모양 아이콘)을 받습니다.

• GPU가 대여되었을 때,
• GPU가 오프라인인데 대여자가 기다리고 있을 때(GPU당 하루 최대 한 번). 머신을 켜면 대여를 받을 수 있습니다.
• 출금이 전송되었을 때, 또는 출금이 실패했을 때.

대여가 끝나면 번 금액과 함께 알림을 받고, 수익이 출금 가능해졌을 때도 알림을 받습니다.

다음: 좋은 리스팅 작성하기.