이 글의 모든 명령·출력·수치는 2026-07-18, 동일한 클러스터에서 두 경로를 실제로 실행하며 기록한 것입니다.

1. 들어가며

“사내 GPU 서버에 오픈소스 LLM을 올려서, 팀원들이 쓸 수 있는 챗봇을 만들자.”

많은 팀이 여기서 출발합니다. 이 글에서는 같은 목표를 두 가지 방법으로 각각 처음부터 끝까지 해봅니다.

1. 1부: vanilla Kubernetes에 vLLM을 직접 배포
2. 2부: 같은 일을 H-MAS 웹 콘솔로

공정한 비교를 위해 조건을 통일했습니다. 두 경로 모두 같은 클러스터, 같은 모델, 같은 서빙 이미지를 사용했고, 실제 파드에 뜬 이미지가 동일함을 kubectl로 확인했습니다(실측 명령·출력은 3.1절에 수록).

클라이언트 쪽도 통일했습니다. 뒤에서 소개할 콘솔 챗봇 스크립트 하나를 양쪽에 그대로 사용합니다.

2. 1부: vanilla Kubernetes + vLLM 직접 배포

2.1 GPU 노드 준비 상태 확인

먼저 클러스터에 GPU가 스케줄 가능한 상태인지 확인합니다. 이 클러스터에는 NVIDIA GPU Operator가 이미 설치되어 있어, 노드의 nvidia.com/gpu capacity/allocatable과 device plugin 파드 상태를 확인하는 것으로 충분했습니다.

kubectl get node research -o jsonpath='{"capacity: "}{.status.capacity.nvidia\.com/gpu}{"\nallocatable: "}{.status.allocatable.nvidia\.com/gpu}{"\n"}'
kubectl get pods -n gpu-operator-resources -o wide

capacity: 1
allocatable: 1
NAME                                                         READY   STATUS      RESTARTS   AGE
gpu-feature-discovery-k6b4j                                  1/1     Running     92         111d
gpu-operator-666bbffcd-m4cts                                 1/1     Running     126        111d
...(생략)...
nvidia-device-plugin-daemonset-jh8fv                         1/1     Running     37         44d
nvidia-operator-validator-9ccr2                              1/1     Running     92         111d

실측에서는 GPU를 점유 중인 파드가 없는 것도 별도 스크립트로 함께 확인했습니다(GPU-occupying pods: NONE). GPU 1장이 비어 있고 device plugin이 정상입니다. 참고로 GPU Operator가 없는 클러스터라면 이 단계 전에 드라이버·container toolkit·device plugin 설치부터 해야 합니다.

한 가지 미리 짚어둘 점. 이번에 쓰는 Qwen2.5-1.5B-Instruct는 gated 모델이 아니라서 그냥 받아지지만, Llama 계열처럼 gated 모델을 쓴다면 HF 토큰을 담은 Secret을 만들어 파드에 주입하는 단계가 하나 더 필요합니다. 이번 실측 범위에는 포함되지 않았습니다.

2.2 매니페스트 작성

직접 쓰면 Namespace, 모델 캐시용 PVC, Deployment, Service 정도가 최소 구성입니다. 실제 사용한 매니페스트 전문입니다.

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: blog-vanilla
---
# 모델 캐시 — 재시작 시 재다운로드를 피하기 위한 PVC
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: model-cache
  namespace: blog-vanilla
spec:
  accessModes: ["ReadWriteOnce"]
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-qwen
  namespace: blog-vanilla
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: vllm-qwen
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vllm-qwen
    spec:
      containers:
      - name: vllm
        image: vllm/vllm-openai:v0.19.1-cu130-ubuntu2404
        args:
        - --model
        - Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
        - --max-model-len
        - "8192"
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
        volumeMounts:
        - name: model-cache
          mountPath: /root/.cache/huggingface
        - name: shm
          mountPath: /dev/shm
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
      volumes:
      - name: model-cache
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-cache
      - name: shm
        emptyDir:
          medium: Memory
          sizeLimit: 2Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vllm-qwen
  namespace: blog-vanilla
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: vllm-qwen
  ports:
  - port: 8000
    targetPort: 8000
    nodePort: 30800

78줄입니다. 짧아 보이지만 /dev/shm 마운트, 모델 캐시 PVC, readiness probe 경로 같은 것들은 한 번씩 겪어보고 나서야 넣게 되는 항목들입니다.

2.3 배포와 기동 대기

kubectl apply -f vllm-qwen.yaml

namespace/blog-vanilla created
persistentvolumeclaim/model-cache created
deployment.apps/vllm-qwen created
service/vllm-qwen created

rollout이 끝나기를 기다립니다.

kubectl rollout status deploy/vllm-qwen -n blog-vanilla --timeout=600s
kubectl get pods -n blog-vanilla -o wide

Waiting for deployment "vllm-qwen" rollout to finish: 0 of 1 updated replicas are available...
deployment "vllm-qwen" successfully rolled out
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE
vllm-qwen-6fbd46c88c-btqgq   1/1     Running   0          6m30s   10.1.38.249   research

파드가 Ready가 되기까지 약 6분 30초가 걸렸습니다. 시간이 어디에 쓰였는지 기동 로그를 보면 답이 나옵니다.

(APIServer pid=1) INFO 07-18 01:51:14 [utils.py:299]        █     █     █▄   ▄█
(APIServer pid=1) INFO 07-18 01:51:14 [utils.py:299]  ▄▄ ▄█ █     █     █ ▀▄▀ █  version 0.19.1
(APIServer pid=1) INFO 07-18 01:51:14 [utils.py:299]   █▄█▀ █     █     █     █  model   Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
...(생략)...
(APIServer pid=1) Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads.
...(생략)...
(EngineCore pid=73) INFO 07-18 01:55:42 [weight_utils.py:581] Time spent downloading weights for Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct: 249.323250 seconds
...(생략)...
(EngineCore pid=73) INFO 07-18 01:57:08 [core.py:283] init engine (profile, create kv cache, warmup model) took 84.57 seconds
...(생략)...
(APIServer pid=1) INFO 07-18 01:57:15 [api_server.py:596] Starting vLLM server on http://0.0.0.0:8000
(APIServer pid=1) INFO:     Application startup complete.

6분 30초의 대부분은 모델 가중치 다운로드(249.3초)였고, 엔진 초기화(프로파일링·KV 캐시·워밍업)에 84.57초가 더 쓰였습니다. 이미지가 노드에 미리 받아져 있어도 가중치는 따로 다운로드해야 합니다. 로그의 HF 미인증 경고는 토큰 없이 받으면 rate limit이 낮아 다운로드가 더 느려질 수 있다는 안내입니다.

2.4 API 확인

접근 경로는 두 가지입니다. 매니페스트에 NodePort 30800을 넣어두었으니 클러스터 네트워크 상황에 따라 그쪽을 써도 되고, 이번 실측은 kubectl port-forward로 서비스의 8000 포트를 로컬에 연결해 진행했습니다.

kubectl port-forward -n blog-vanilla svc/vllm-qwen 8000:8000

port-forward는 포그라운드로 계속 떠 있으므로, 이후 명령은 별도 터미널에서 실행합니다. 이제 OpenAI 호환 API를 호출해 봅니다.

curl -s http://localhost:8000/v1/models | python3 -m json.tool

{
    "object": "list",
    "data": [
        {
            "id": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
            "object": "model",
            "created": 1784339970,
            "owned_by": "vllm",
            "max_model_len": 8192,
            ...(생략)...
        }
    ]
}

curl -s http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕하세요! 자기소개 한 문장 부탁해요."}]
  }' | python3 -m json.tool

{
    "id": "chatcmpl-b6d82e88c01cdc75",
    "object": "chat.completion",
    "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "물론입니다! 저는 AI 언어 모델 Qwen을 사용한 인공지능助手로, 여러분의 질문에 최선을 다하여 답변하고 도움을 드리고 있습니다. 무엇이든 물어보세요!"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 44,
        "total_tokens": 95,
        "completion_tokens": 51
    },
    ...(생략)...
}

OpenAI 호환 API가 잘 동작합니다. (1.5B 소형 모델이라 답변에 한자·일본어가 가끔 섞이는 것은 모델 특성입니다.)

2.5 콘솔 챗봇 연결

이제 목표였던 챗봇입니다. 의존성은 OpenAI SDK 하나뿐입니다.

pip install openai

약 50줄짜리 콘솔 챗봇 스크립트 전문입니다. 이 스크립트를 2부에서도 한 글자도 고치지 않고 다시 씁니다.

#!/usr/bin/env python3
"""콘솔 챗봇 — OpenAI 호환 엔드포인트에 연결하는 채팅 루프.

환경 변수:
  CHAT_BASE_URL  OpenAI 호환 엔드포인트 (기본: http://localhost:8000/v1)
  CHAT_API_KEY   API 키 (vanilla vLLM은 불필요 — 아무 값이나 가능)
  CHAT_MODEL     모델 이름
"""
import os

from openai import OpenAI

BASE_URL = os.environ.get("CHAT_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
API_KEY = os.environ.get("CHAT_API_KEY", "not-needed")
MODEL = os.environ.get("CHAT_MODEL", "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct")

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY)
history = [{"role": "system", "content": "당신은 친절한 사내 어시스턴트입니다. 한국어로 간결하게 답하세요."}]

print(f"모델: {MODEL}")
print(f"엔드포인트: {BASE_URL}")
print("대화를 시작하세요. 종료: /quit")

while True:
    try:
        user_input = input("\n나> ").strip()
    except (EOFError, KeyboardInterrupt):
        break
    if not user_input:
        continue
    if user_input == "/quit":
        break
    history.append({"role": "user", "content": user_input})
    try:
        stream = client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=history, stream=True)
        print("봇> ", end="", flush=True)
        chunks = []
        for chunk in stream:
            if not chunk.choices:
                continue
            delta = chunk.choices[0].delta.content or ""
            chunks.append(delta)
            print(delta, end="", flush=True)
        print()
    except Exception as e:
        print(f"\n[오류] 요청 실패: {e}")
        history.pop()
        continue
    history.append({"role": "assistant", "content": "".join(chunks)})

port-forward가 열려 있으면 환경 변수 없이 그대로 실행됩니다.

python chatbot.py

실제 대화 기록입니다. (실측 시 질문을 stdin 파이프로 넣어 원 로그에는 질문이 에코되지 않았기에, 아래는 고정 질문을 표기상 복원한 것입니다. 봇의 답변은 로그 그대로입니다.)

모델: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
엔드포인트: http://localhost:8000/v1
대화를 시작하세요. 종료: /quit

나> 안녕하세요! 사내 GPU에서 서빙 중인 모델이에요. 자기소개 부탁해요.
봇> 안녕하세요, 저는 사내 GPU에서 작업 중인 AI 어시스턴트입니다. 언제든지 도움을 드리겠습니다.

나> Kubernetes가 뭔지 두 문장으로 설명해줘.
봇> Kubernetes는 자동화된 클러스터 관리 시스템으로, 애플리케이션을 쉽게 배포하고 운영할 수 있게 해줍니다.

챗봇 완성입니다. 여기까지 매니페스트 78줄 + 스크립트 하나로 목표를 달성했습니다.

2.6 여기서 멈추면 남는 것들

그런데 이걸 “팀원들이 쓰는 서비스”라고 부르려는 순간, 몇 가지가 걸립니다. 실제로 확인해 봤습니다.

① 인증이 없다. 인증 헤더 없이 chat completions를 호출해 봤습니다.

curl -s -o /dev/null -w "no-auth chat: %{http_code}\n" http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}]}'

no-auth chat: 200

vLLM 기본 배포에는 인증 개념이 없습니다. 엔드포인트를 아는 사람은 누구나 GPU를 쓸 수 있습니다.

② 관측은 raw /metrics뿐. /metrics는 Prometheus 텍스트를 뱉지만, 수집기도 대시보드도 없고 요청자 구분도 없습니다.

curl -s http://localhost:8000/metrics | grep -E "^vllm:" | head -10

...(생략)...
vllm:num_requests_running{engine="0",model_name="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"} 0.0
vllm:num_requests_waiting{engine="0",model_name="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"} 0.0
vllm:engine_sleep_state{engine="0",model_name="Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",sleep_state="awake"} 1.0
...(생략)...

③ 누가 얼마나 썼는지 알 수 없다. 사용자/키별 사용량 추적은 해당 개념 자체가 없습니다. 요청자 구분이 불가능합니다.

④ 노출 관리도 숙제. NodePort를 열면 클러스터 네트워크 정책·방화벽을 직접 챙겨야 하고, port-forward는 데모용이지 서비스용이 아닙니다.

이것들을 vanilla로 해결하려면 인증 프록시, rate limiter, Prometheus + Grafana, 로깅 파이프라인을 각각 추가로 구축해야 합니다. 전부 가능한 일이지만, “챗봇 하나 띄우기”에서 시작한 일 치고는 스코프가 꽤 커집니다.

실험을 마치고 네임스페이스를 지워 GPU를 반납했습니다.

namespace "blog-vanilla" deleted
GPU-occupying pods: 0

3. 2부: 같은 일을 H-MAS로

이번엔 같은 클러스터, 같은 모델, 같은 이미지를 H-MAS로 배포합니다. H-MAS 설치 자체는 이 글의 범위가 아니므로(이번 실측에서도 이미 설치된 환경을 사용했습니다) 설치 절차는 기존 문서를 참고해 주세요. 웹 콘솔은 http://research.parameterfreak.com:9110입니다.

3.1 웹 콘솔에서 배포

H-MAS에서는 YAML 대신 배포 위자드에서 모델·런타임(vLLM)·대상 클러스터·리소스를 폼으로 선택합니다.

배포 위자드 1단계: Qwen 2.5 1.5B와 vLLM 런타임 선택 (이번 실측 환경에서 캡처)

배포는 웹 콘솔로도, 같은 기능의 REST API로도 만들 수 있습니다. 이번 실측은 출력을 그대로 남기려고 API로 진행했습니다. 배포 생성 직후 응답입니다.

{
    "id": "3",
    "name": "blog-qwen",
    "status": "pending",
    "message": "Deployment created. Model 'Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct' will be served on research using vLLM."
}

상태를 폴링하며 기다립니다.

[1] status=pending
[2] status=pending
...(생략)...
[24] status=pending
[25] status=running
RUNNING reached at iteration 25 (~375s ≈ 6.25min from creation)

생성부터 running까지 375초. 1부와 거의 같은 시간인데, 당연한 결과입니다. 콜드 스타트를 지배하는 모델 가중치 다운로드는 어느 경로로 배포하든 똑같이 발생하기 때문입니다. H-MAS가 줄여주는 것은 이 대기 시간이 아니라, YAML을 쓰고 접근 경로와 인증을 붙이는 사람의 작업입니다.

“같은 이미지” 주장도 여기서 실측으로 확인해 둡니다. H-MAS가 띄운 파드의 실제 컨테이너 이미지를 조회해 보면 1부에서 직접 쓴 이미지와 동일합니다.

kubectl get pods -n hmas-serving -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.spec.containers[*].image}{"\n"}{end}'

hmas-blog-qwen-5f9486b5c6-mvh7s	vllm/vllm-openai:v0.19.1-cu130-ubuntu2404

3.2 API 키 발급과 RPM 지정

콘솔의 API 키 메뉴에서 키를 발급합니다. 이때 분당 요청 수(RPM) 제한을 함께 지정할 수 있습니다. 실험용으로 일부러 빡빡하게 RPM 5로 만들었습니다.

{
  "id": 4,
  "name": "blog-demo",
  "key": "sk-hmas-d858...(마스킹)",
  "keyPrefix": "sk-hmas-d858",
  "username": "admin",
  "rateLimitRpm": 5,
  "createdAt": "2026-07-18T02:17:25Z"
}

API 키 관리 화면: 키 목록과 RPM 표시 (이번 실측 환경에서 캡처)

배포된 모델은 OpenAI 호환 추론 프록시 http://research.parameterfreak.com:9110/api/inference/blog-qwen/v1로 노출됩니다. 프록시는 발급받은 키를 Authorization: Bearer 헤더로 받습니다. curl로 확인해 봅니다. ($HMAS_KEY에는 발급받은 키 원문을 넣습니다.)

HMAS=http://research.parameterfreak.com:9110

curl -s -H "Authorization: Bearer $HMAS_KEY" "$HMAS/api/inference/blog-qwen/v1/models" | python3 -m json.tool

{
    "object": "list",
    "data": [
        {
            "id": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
            "object": "model",
            "owned_by": "vllm",
            "max_model_len": 32768,
            ...(생략)...
        }
    ]
}

curl -s -H "Authorization: Bearer $HMAS_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  "$HMAS/api/inference/blog-qwen/v1/chat/completions" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕하세요! 자기소개 한 문장 부탁해요."}]
  }' | python3 -m json.tool

{
    "id": "chatcmpl-a5b201f1ef7a7624",
    "object": "chat.completion",
    "model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
    ...(생략)...
    "usage": {
        "prompt_tokens": 44,
        "total_tokens": 70,
        "completion_tokens": 26
    },
    ...(생략)...
}

1부와 같은 vLLM이 같은 이미지로 응답합니다. (max_model_len이 32768인 것은 1부 매니페스트에서는 8192로 명시 제한했고 여기서는 런타임 기본값이 적용됐기 때문입니다.)

3.3 같은 챗봇, 환경 변수 2개만 교체

2.5절의 챗봇 스크립트를 코드 수정 없이 그대로 씁니다. 바꾸는 것은 엔드포인트와 API 키, 환경 변수 두 개뿐입니다.

CHAT_BASE_URL=http://research.parameterfreak.com:9110/api/inference/blog-qwen/v1 \
CHAT_API_KEY=sk-hmas-d858...(발급받은 키) \
python chatbot.py

실제 대화 기록입니다. (1부와 마찬가지로 질문은 표기상 복원, 답변은 로그 그대로입니다.)

모델: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
엔드포인트: http://research.parameterfreak.com:9110/api/inference/blog-qwen/v1
대화를 시작하세요. 종료: /quit

나> 안녕하세요! 이번엔 H-MAS 추론 프록시를 통해 접속했어요. 자기소개 부탁해요.
봇> 안녕하세요, 저는 H-MAS 추론 프록시의 사내 어시스턴트입니다. 무엇을 도와드릴까요?

나> Kubernetes가 뭔지 두 문장으로 설명해줘.
봇> Kubernetes는 개발자들이 쉽게 배포하고 관리할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경입니다.

OpenAI 호환 프록시이기 때문에 기존 OpenAI SDK 기반 코드가 그대로 붙습니다.

3.4 1부의 미해결 항목, 다시 실측

2.6절에서 남았던 항목들을 같은 방식으로 다시 확인해 봤습니다.

① 무인증 호출 → 차단. 2.6절과 같은 형태의 curl에서 Authorization 헤더만 뺀 요청입니다.

curl -s -o /dev/null -w "no-auth chat: %{http_code}\n" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "$HMAS/api/inference/blog-qwen/v1/chat/completions" \
  -d '{"model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}]}'

no-auth chat: 401

1부에서 200이었던 무인증 호출이 여기서는 401로 거부됩니다.

② RPM 제한이 실제로 동작. RPM 5짜리 키로 연속 8회 호출해 봤습니다.

for i in $(seq 1 8); do
  curl -s -o /dev/null -w "req $i: %{http_code}\n" \
    -H "Authorization: Bearer $HMAS_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
    "$HMAS/api/inference/blog-qwen/v1/chat/completions" \
    -d '{"model": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}], "max_tokens": 5}'
done

req 1: 200
req 2: 200
req 3: 200
req 4: 200
req 5: 200
req 6: 429
req 7: 429
req 8: 429

5회까지 통과, 6회째부터 429로 차단됩니다.

③ 요청자별 추론 로그. 프록시를 지난 모든 성공 요청이 누가·어떤 키로·어떤 배포에·몇 토큰을 썼는지와 함께 기록됩니다.

{
    "id": 48,
    "requestId": "dd6b6007-ed06-47c1-b4be-7879a941086c",
    "username": "admin",
    "authMethod": "api_key",
    "apiKeyId": 4,
    "apiKeyName": "blog-demo",
    "deploymentName": "blog-qwen",
    "modelName": "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct",
    "clusterName": "research",
    "requestedAt": "2026-07-18T02:19:36Z",
    "respondedAt": "2026-07-18T02:19:36Z",
    "ttfbMs": 69,
    "durationMs": 69,
    "statusCode": 200,
    "isStreaming": false,
    "promptTokens": 30,
    "completionTokens": 5,
    "method": "POST",
    "path": "/v1/chat/completions"
}

실측에서 확인한 동작 특성이 하나 있습니다. 429로 거부된 요청은 추론 로그에 남지 않고, 백엔드까지 도달한 요청만 기록됩니다. 거부량까지 집계해야 한다면 알아둘 부분입니다.

추론 로그 화면: 이번 실측에서 blog-demo 키로 보낸 요청들의 실제 기록 (상태 코드·TTFB·토큰 표시)

화면에 502 한 건이 보이는데, 배포 직후 콜드 스타트 시점에 30초를 기다리다 실패한 요청입니다. 이런 실패 기록도 상태 코드와 함께 로그에 그대로 남아서, 어느 시점에 무슨 요청이 왜 오래 걸렸는지 추적할 수 있습니다.

④ 모니터링 대시보드. raw /metrics 대신 콘솔에 모니터링 화면이 기본 제공됩니다.

모니터링 화면: blog-qwen 배포에 추론 트래픽을 흘리며 캡처 (TPS·지연·GPU 온도/전력·메트릭 추이·Pod 로그)

4. 3부: 비교와 판단

4.1 단계별 비교

4.2 공정하게 말하면

모델 1개, 클러스터 1개, 개발·실험 용도라면 vanilla로 충분합니다. 1부에서 봤듯 매니페스트 하나로 챗봇까지 도달할 수 있고, 그 과정에서 배우는 것도 많습니다. 실제로 이 글의 1부도 목표를 달성했습니다.

갈림길은 그다음에 옵니다. 모델이 여러 개가 되고, 사용자가 여러 명이 되고, 클러스터가 여러 개가 되는 지점부터 “직접 만든 YAML + 무인증 엔드포인트”는 인증 프록시, rate limiter, 사용량 집계, 대시보드를 하나씩 손수 붙여야 하는 프로젝트로 변합니다. H-MAS는 그 부속들을 처음부터 플랫폼에 넣어둔 것입니다.

4.3 이 글에서 다루지 않은 것

이번 실측은 단일 노드·단일 GPU 환경이라 H-MAS의 나머지 축인 멀티 클러스터 통합 관리(여러 클러스터를 하나의 컨트롤 플레인에서 관리하고 배치 정책으로 스케줄링)와 하드웨어 인지 스케줄링(GPU 토폴로지를 인식한 배치)은 다루지 않았습니다. 이 부분은 실측과 함께 다른 글에서 다루겠습니다.

5. 맺음말

같은 클러스터에서 같은 모델을 두 번 배포해 보며 확인한 것은 단순합니다. 챗봇을 “띄우는” 비용은 두 경로가 비슷하지만, 챗봇을 “여럿이 안전하게 쓰게 만드는” 비용은 크게 다르다는 것입니다.

GPU 서버를 보유하고 있고 AI 모델 서빙에 관심이 있는 조직이라면, 요청 주시는 분께 온라인/오프라인 미팅 또는 제품 소개 자료를 통해 H-MAS를 자세히 안내해 드립니다. 아래 연락처로 편하게 문의해 주세요.

연락처: contact@parameterfreak.com