Modal이 오픈소스 Tinker 호환 학습 서버 Spindle을 공개했다. 팀의 Modal 워크스페이스에서 실행되는 Spindle을 쓰면 사용자가 직접 학습 루프를 작성하고, 분산 학습은 Spindle이 처리한다. Modal은 팀이 서버를 맞춤 설정하고 토큰당 API 요금 대신 GPU 사용 시간에 따라 비용을 낼 수 있다고 밝혔다.
Modal은 여러 작업에서 Tinker보다 비용을 낮출 수 있다며, 한 DAPO-math 설정에서는 63%, 검색 에이전트 8개를 사용한 설정에서는 25% 절감했다고 보고했다. 이는 Modal 자체 비교 결과이며, 회사는 Spindle이 아직 베타 버전이라고 밝혔다.
왜 중요한가
모델 학습 실험을 반복하는 팀은 Spindle을 통해 Modal에서 맞춤형 학습 루프를 실행하고 GPU 용량을 공유해 비용을 절감할 수 있다. 실제 절감액은 작업에 따라 다르며, Modal이 보고한 자체 비교 결과라는 점에 유의해야 한다.
