CrewAI를 돌리는 데 GPU가 필요한가요?

아니요 — 보통의 설정에는. CrewAI는 에이전트를 오케스트레이션합니다; 실제 생각은 API 너머로 부르는 LLM(OpenAI, Anthropic 등)에서 일어납니다. 당신의 서버는 그저 Python을 돌리고, 크루 로직을 쥐고, HTTP 호출을 합니다. 그것은 CPU와 RAM 일이지 GPU가 아닙니다. GPU가 필요한 것은 모델도 로컬로 돌릴 때뿐(예: Ollama 경유), 그것은 별개의 훨씬 무거운 설정입니다.

어떤 크기의 VPS가 필요한가요?

대부분의 크루는 박스에 가볍습니다, 무거운 일이 원격이니까요. 1~2 GB RAM 요금제가 작은 크루를 편안히 처리합니다. 여러 크루를 돌리거나, 긴 대화 내역을 메모리에 쥐거나, 에이전트 기억용 벡터 스토어를 더하면 4 GB로. 작게 시작하세요 — 나중에 크기를 바꿀 수 있습니다.

연결을 끊은 뒤 크루를 어떻게 계속 돌리나요?

systemd 서비스로(권장), 또는 빠른 테스트에는 tmux에서 돌리세요. systemd는 크래시하면 재시작하고 부팅 시 띄웁니다 — 그것이 노트북에서 옮기는 전체 요점입니다. 아래에 완전한 패턴이 있습니다.

카드나 신분증 없이 낼 수 있나요?

네. EQVPS는 Base, Ethereum, Polygon의 USDC나 USDT를 받고, 신분 확인이 없습니다. 가입은 이메일과 일회용 코드. 작은 잔액을 채운다면 Base가 네트워크 수수료가 가장 낮습니다.

에이전트가 자신의 서버를 빌릴 수 있나요?

네 — EQVPS는 MCP 서버(mcp.eqvps.com/mcp)를 노출하므로, 자금이 든 잔액을 가진 에이전트가 order_vps를 불러 스스로 박스를 프로비저닝할 수 있습니다. 크루의 작업 중 하나가 인프라 띄우기라면 유용합니다.

VPS에서 CrewAI 멀티 에이전트 크루 돌리기

당신의 CrewAI 크루는 노트북에서 아주 잘 돌아갑니다. 에이전트가 서로 대화하고, 리서처가 라이터에게 넘기고, 전체가 웅웅거립니다 — 뚜껑을 닫아 모든 게 멈추는, 바로 그 순간까지. 아니면 wifi가 작업 도중에 끊깁니다. 아니면 재부팅하고 다시 시작하는 걸 잊습니다.

당신이 지켜보는 동안만 돌아가는 크루는 자동화가 아닙니다. 시연입니다. 그것을 VPS로 옮기는 것이야말로 당신이 자는 동안 실제로 일하는 무언가로 바꾸는 것입니다.

왜 당신의 기기가 아니라 서버인가

요지는 단순합니다: VPS는 결코 뚜껑을 닫지 않는 컴퓨터입니다. 고정 IP를 가지고, 잠들지 않으며, 프로세스가 죽어도 스스로를 되돌릴 수 있습니다. 설계상 길고, 수다스럽고, 여러 단계의 작업을 돌리는 멀티 에이전트 크루에게, 그것은 "한 번 돌았다"와 "삼 주째 돌고 있다"의 차이입니다.

좋은 의미로 사람들을 놀라게 하는 두 번째 이유가 있습니다: 강력한 기기가 필요 없습니다. 다음에 그것을, 모두가 먼저 묻는 질문이니까요.

아니요, GPU가 필요 없습니다

이것이 에이전트 호스팅에 대해 사람들이 틀리는 부분입니다. CrewAI는 오케스트레이터입니다. 어떤 에이전트가, 어떤 순서로, 어떤 문맥으로 행동할지 정하고 — 그다음 언어 모델에게 실제 추론을 부탁합니다. 그 모델은 거의 항상 API 뒤에 삽니다: OpenAI나 Anthropic에 요청을 보내면, 그들이 GPU에서 돌리고, 당신은 텍스트를 돌려받습니다.

그래서 당신의 서버는 세 가지를 합니다: Python 돌리기, 크루의 상태 쥐기, HTTPS 호출하기. 그 어느 것도 GPU에 닿지 않습니다. 평범한 CPU VPS가 바로 정답입니다. 그것이 바뀌는 것은 모델도 로컬로 돌리고 싶을 때뿐 — 하지만 그것은 별개의 무거운 프로젝트이고, 대부분의 크루는 그러지 않습니다.

실용적으로: 1~2 GB 요금제가 작은 크루를 땀 한 방울 없이 돌립니다. 여러 크루를 동시에 돌리거나, 큰 대화 내역을 RAM에 쥐거나, 장기 에이전트 기억용 벡터 데이터베이스를 붙이면 4 GB로 가세요.

실제 설정

새 Ubuntu 박스, 주문 약 1분 뒤 root. 여기 전부:

# Python + venv
apt update && apt install -y python3-venv python3-pip
python3 -m venv ~/crew && source ~/crew/bin/activate

# CrewAI
pip install crewai crewai-tools

# 당신의 프로젝트
mkdir ~/mycrew && cd ~/mycrew
# crew.py와 .env를 여기로 올리기(scp / git clone)

.env는 중요한 유일한 비밀을 쥡니다 — LLM API 키:

OPENAI_API_KEY=sk-...
# 또는 ANTHROPIC_API_KEY 등

그다음 평범한 python crew.py가 그것을 돌립니다. 그것이 수동 버전입니다. 되지만, SSH 세션을 닫는 순간 죽습니다 — 그것이 서버의 실제 요점으로 이끕니다.

systemd로 살려 두기

tmux는 빠른 테스트에 괜찮습니다. 실제 무엇에든 systemd를 쓰세요 — 크루가 크래시하면 재시작하고 재부팅 시 띄웁니다. 이것을 /etc/systemd/system/mycrew.service에 넣으세요:

[Unit]
Description=CrewAI crew
After=network-online.target

[Service]
WorkingDirectory=/root/mycrew
ExecStart=/root/crew/bin/python /root/mycrew/crew.py
Restart=always
RestartSec=5
EnvironmentFile=/root/mycrew/.env

[Install]
WantedBy=multi-user.target

systemctl daemon-reload
systemctl enable --now mycrew
journalctl -u mycrew -f   # 일하는 걸 지켜보기

이제 크루는 부팅 시 돌고, 실패에 재시작하고, 당신이 읽을 수 있는 곳마다 로그합니다. 노트북을 닫으세요 — 신경 쓰지 않습니다.

결제

가입은 이메일과 일회용 코드 — 카드도 신분증도 없이. Base, Ethereum 또는 Polygon의 USDC나 USDT로 잔액을 채우고(Base가 수수료로 가장 쌈), 주문이 거기서 빠집니다. 대체로 아웃바운드 API 호출을 하는 크루에는 기본 NAT 요금제면 괜찮고 더 쌉니다; 크루가 인바운드 서비스를 위해 자신의 퍼블릭 IPv4가 필요할 때만 -ip 요금제를 고르세요.

좋은 요령 하나: EQVPS는 mcp.eqvps.com/mcp에 MCP 서버를 가집니다. 프로비저닝 자체가 크루의 작업 중 하나라면, 자금이 든 잔액을 가진 에이전트가 order_vps를 불러 스스로 박스를 세울 수 있습니다 — 체크아웃에 사람 없이.

솔직히 말할 것

LLM API 키는 당신이 가져옵니다. 우리는 크루를 호스팅하지 모델을 하지 않습니다. 당신의 OpenAI/Anthropic 청구는 별개이고, 바쁜 크루에는 대개 더 큰 비용입니다 — VPS가 싼 부분입니다.

CPU 전용, 유럽의 두 곳, 독일과 핀란드. 로컬 GPU 추론은 없고, 지연은 사용자나 API가 유럽 근접이면 최상. US 호스팅 LLM API를 치는 크루에는 추가 홉이 밀리초 — 모델 지연 옆에서는 무관 — 이지만 알아둘 가치가 있습니다.

모델이 아니라 기억에 맞춰 크기를. 실제로 RAM 사용을 키우는 것은 대화 내역과 당신이 더하는 벡터 스토어이지 에이전트 수가 아닙니다. 하루 journalctl과 htop을 보고 필요하면 크기를 바꾸세요.

요점

CrewAI 크루는 잠들지 않는 무언가에 속합니다. 이동은 짧습니다: CPU VPS, pip install crewai, systemd 유닛, .env 속 API 키. 10분이면 당신의 크루가 "노트북이 열려 있을 때는 언제든" 대신 24시간 내내 돌아갑니다. 약 1분 만에 root, 암호화폐로 결제, 기억이 말할 때 크기를 바꾸고 — 에이전트에게 일을 맡기세요.