LLM 배포 전략 5가지: 비용 부담 없이 AI 서비스를 확장하는 방법

개발 환경에서는 LLM 성능에 문제가 없지만 실제 서비스 환경에서는 응답 시간 지연, 잦은 오류 발생, 과도한 인프라 비용 등의 문제에 직면할 수 있습니다. 예를 들어, 초기에는 응답 시간이 500ms로 양호하지만 일주일 후 동시 사용자 수가 1만 명으로 증가하면 응답 시간이 15초까지 늘어날 수 있으며, 한 달 후 인프라 비용이 10만 달러에 이를 수도 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 체계적인 배포 아키텍처 구축이 필수적입니다.

LLM 서비스의 성능을 좌우하는 주요 과제는 지연 시간(Latency), 처리량(Throughput), 비용(Cost) 및 안정성(Reliability)입니다. 사용자는 1초 미만의 응답 시간을 기대하지만, LLM 추론에는 2~5초가 소요될 수 있습니다. 또한, 동시 사용자 수가 1만 명이라면 초당 약 167건의 요청을 처리해야 하는데, 단일 GPU로는 초당 10건의 요청만 처리할 수 있어 최소 17개의 GPU가 필요합니다. A100 GPU를 기준으로 월 비용이 1만 5천 달러에 이를 수 있으며, 서비스 안정성을 위해 개발 환경(95% 가동률)보다 높은 수준인 99.9%(연간 최대 8.7시간 다운타임)의 가동률을 확보해야 합니다.

LLM 배포를 위한 5가지 주요 전략은 모델 서빙, 로드 밸런싱, 자동 스케일링, 모니터링 및 비용 최적화입니다. 모델 서빙은 API 형태로 모델을 노출하며, 로드 밸런싱은 트래픽을 분산하고, 자동 스케일링은 용량을 동적으로 조정합니다. 또한, 모니터링은 시스템 상태를 추적하고, 비용 최적화는 인프라 지출을 줄입니다. vLLM과 같은 서빙 프레임워크는 효율적인 KV 캐시를 통해 높은 처리량을 제공하며, TensorRT-LLM은 NVIDIA GPU 최적화를 통해 빠른 추론 속도를 지원합니다. Text Generation Inference(TGI)는 Hugging Face와의 통합을 통해 신속한 배포를 가능하게 합니다. 배포 패턴으로는 단일 인스턴스(개발용), 다중 복제본(프로덕션용), 모델 앙상블(다중 작업 앱용) 등이 있습니다.