GPU 한 대에서 파인튜닝 모델 100개 서빙하기: 배포 전략별 장단점 분석
다수의 파인튜닝 모델 서빙 시 발생하는 스케줄링 병목 해결을 위한 4가지 배포 아키텍처 비교. 리소스 최적화에 유용.
요약
하나의 GPU에서 100개의 파인튜닝 모델을 효율적으로 서빙하기 위한 네 가지 배포 옵션으로 머지드(Merged), 전용(Dedicated), 공유(Shared), 동적(Dynamic) 방식을 제시했다. 각 모델마다 별도의 엔드포인트를 할당하는 기존 방식은 큐 분산으로 인해 GPU 유휴 자원이 낭비되는 스케줄링 문제가 발생하므로, 모든 어댑터를 하나의 엔드포인트 뒤에 등록하는 '공유 배포' 방식이 불규칙한 트래픽 처리에 효과적이다. 공유 배포 환경에서는 모든 파인튜닝 요청이 단일 큐로 모여 가용한 워커가 즉시 처리할 수 있어 리소스 활용도가 높다. 이를 증명하기 위해 Qwen2.5-1.5B-Instruct 모델과 3개의 LoRA 어댑터를 vLLM 컨테이너에 패키징하여 Runpod Serverless와 RTX 4090 환경에서 100건의 요청을 실패 없이 성공적으로 처리했다. 해당 아키텍처는 어댑터 사전 등록이 가능할 때 GPU 메모리 및 처리 성능을 최적화하며, 자동 스케일링을 통해 비용 효율적인 서빙 환경을 구축할 수 있게 한다.
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원문 제목 @_avichawla: How to serve 100 fine-tuned models on one GPU: A straightforward deployment would assign a separate endpoint to every fine-tuned m
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