Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
AI
Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
두줄요약
Ray를 활용해 GPU Util 100% 배치 처리와 확장 가능한 모델 서빙 아키텍처를 소개했습니다. Ray Serve와 vLLM 기반 LLM 추론 파이프라인 및 운영 사례도 다뤘습니다.
핵심 내용
- Ray 기반 분산 처리 프레임워크를 활용한 GPU Util 100% 배치 처리 기법 소개
- Ray Serve를 이용한 배치와 모델 서빙을 아우르는 확장 가능한 아키텍처 구성
- Ray LLM과 vLLM, 내부 모델 레지스트리 연동을 통한 LLM 추론 파이프라인 확장
- 배치 파이프라인 설계, 서빙 자동화, 인프라 운영 관점의 트러블슈팅 사례 포함