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이 기사는 대규모 언어 모델(LLM)을 Docker 컨테이너로 배포하고 Kubernetes 클러스터에서 실행하는 방법을 다룹니다. Docker는 재현성과 확장성을 제공하지만, 이미지 부풀어 오름, 콜드 스타트, 드라이버 호환성 문제 등 도전 과제가 있습니다. Pragya Keshap은 실제 사례를 통해 해결 전략을 제시합니다. 이 가이드는 기술적 실무에 직접 적용할 수 있는 구체적인 방법을 제공합니다. 독자는 LLM 배포 프로세스를 완전히 이해하고, 클러스터 환경에서 안정적으로 실행할 수 있는 기술을 습득할 수 있습니다.
Key facts
- Dockerfile을 사용해 LLM을 포함한 컨테이너 이미지를 생성하며, CUDA와 PyTorch를 통한 GPU 가속을 지원합니다.
- Kubernetes에서 실행 시 복수의 리플리카를 설정하고, GPU 자원을 명시적으로 할당할 수 있는 Deployment 구조를 제공합니다.
- 모델 로드 시 Hugging Face Transformers나 PyTorch를 활용해 이미지 내부에서 직접 모델을 불러올 수 있습니다.
- 이미지 부풀어 오름을 해결하기 위해 멀티 스테이지 빌드와 모델 캐싱 전략을 제안합니다.
- 드라이버 호환성 문제를 해결하기 위해 NVIDIA 호환성 목록을 참고하고, 컨테이너 내부에서 GPU 상태를 확인할 수 있는 명령어를 제공합니다.
