AWS, 멀티 노드 Ray LLM Deep Learning Container로 프리필·디코드를 GPU 노드별로 나눠 서빙하는 방법 공개
발표 2026년 10월 12일
확인된 내용 (사실)
AWS가 멀티 노드 Ray LLM Deep Learning Container로 대규모 언어 모델 하나를 Amazon EKS의 GPU 노드 두 대에 걸쳐 배포하는 방법을 공개했다. 프리필 노드와 디코드 노드를 분리하고, 그 앞에 OpenAI 호환 엔드포인트 하나를 둔다. 사전 구성된 컨테이너에 추론 스택 전체가 들어 있어 사용자는 스택을 조립하지 않고 배포 설정만 하면 된다.
의미 (해석)
프리필·디코드 분리 서빙은 대형 모델 추론 효율을 높이는 주요 기법이다. 이를 관리형 컨테이너로 제공하면서 직접 구축하는 부담이 줄었다.
출처
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