MLXP : Kubernetes LLM Serving 최적화 기술 도입기
데브옵스
MLXP : Kubernetes LLM Serving 최적화 기술 도입기
두줄요약
Kubernetes 환경에 LLM 서빙 최적화 기술을 도입하며 발생한 충돌과 해결 과정을 공유했습니다. Istio, 스케줄러, Pod 보호 정책과의 실전 문제를 진단한 사례입니다.
핵심 내용
- Kubernetes 프로덕션 환경에 LLM 추론 최적화 기술을 도입한 사례
- KV Cache 인지 라우팅, Prefix Cache, 분산 멀티노드 서빙 적용 과정에서의 실전 문제 공유
- Istio 서비스 메시, 스케줄러, Pod 보호 정책과의 충돌 진단 및 해결 경험 중심
적용해볼 점
- Kubernetes GPU 워크로드에서 LLM 서빙 최적화 기술 검토
- 기존 인프라 스택과의 호환성 점검
- 운영 환경에서 발생하는 충돌 원인과 대응 절차 정리