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Amazon EKS에서 Ray LLM Deep Learning Containers를 사용한 다중 노드 추론 배포
Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers
이 글에서는 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 두 개의 GPU 노드에 걸쳐 하나의 대형 언어 모델(LLM)을 배포하는 방법을 설명한다. 다중 노드 Ray LLM Deep Learning Containers를 사용하여 prefill과 decode 노드를 분리하여 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에서 작동하도록 한다. 이 방식은 Retrieval Augmented Generation(RAG), 문서 요약 및 에이전틱 애플리케이션과 같은 작업에 적합하다. 또한, Ray LLM DLC는 HTTP 엔드포인트 뒤에서 모델을 제공하기 위해 설계된 컨테이너로, AWS에서 유지 관리되고 테스트된 전체 추론 스택이 이미 조립되어 있다.
Ray LLM Deep Learning Containers를 사용하면 다중 노드 추론을 위한 성능 최적화된 Docker 이미지를 즉시 사용할 수 있다.
원문 출처
AWS Machine Learning Blog