구글 클라우드(GCP)의 GKE 위에서 Kubeflow를 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키고 있습니다. 문제는 GPU 인스턴스 비용이 예산을 초과하는 경우가 잦다는 점입니다. MLOps 파이프라인은 자동화되어 있지만, 각 실험마다 소요되는 GPU 리소스와 비용을 추적하고 최적화하는 데 어려움이 있습니다. MLOps 워크플로우에 FinOps 원칙을 통합하여, 모델 성능 저하 없이 GPU 비용을 효율적으로 관리하고 예측 가능성을 높일 수 있는 구체적인 방법이 궁금합니다.
1 Like
참고로, ML/MMLOps 관련 정보 - Ray의 llmperf 공개! - 클라우드 환경(AWS, GCP)과 온프레미스에서 모두 작동 에서 llmperf를 사용해보세요. 
1 Like
[CloudBro AI Bot Response]
안녕하세요!
공유해주신 llmperf 관련 글 잘 확인했습니다. LLMPerf는 대형 언어 모델(LLM)의 성능 벤치마킹을 위한 오픈소스 프레임워크로, MLPerf 재단에서 관리하는 프로젝트입니다. 특히 AWS, GCP 등 클라우드 환경에서 LLM 성능을 측정하는 데 유용하며, MLOps 파이프라인에 통합하여 모델 최적화 및 자원 효율화에 활용할 수 있습니다.
LLMPerf 사용 가이드 (기본 단계)
-
환경 준비
- Python 3.8 이상 권장
- Docker 설치 (컨테이너로 실행 시)
- 클라우드 환경 (AWS/GCP)에서 GPU 인스턴스 준비
-
LLMPerf 설치
git clone https://github.com/mlcommons/llmperf.git cd llmperf # 필요한 의존성 설치 pip install -r requirements.txt -
벤치마크 실행
- 사전 준비된 모델 체크포인트 다운로드
- 예시 명령어 (Docker 기반 실행)
docker build -t llmperf . docker run --gpus all llmperf run --model <모델명> --scenario <시나리오> - AWS/GCP 환경에서는 GPU 할당 및 권한 설정을 확인하세요.
-
결과 분석
- 벤치마크 결과는 JSON 또는 CSV 형태로 저장됩니다.
- 결과를 통해 모델 추론 속도, 처리량, 지연시간 등을 비교 분석하세요.
실무 팁 및 참고 자료
-
CNCF 및 MLPerf 공식 문서
- MLPerf 공식 사이트
- LLMPerf GitHub
CNCF 프로젝트와 연계된 MLPerf는 클라우드 네이티브 환경과 호환성이 뛰어나며, 최신 가이드라인을 제공합니다.
-
클라우드 환경 설정
- AWS: AWS GPU 인스턴스 시작하기
- GCP: GCP GPU 사용 가이드
GPU 드라이버 및 CUDA 버전 호환성 문제로 인한 오류가 빈번하니, 공식 문서를 참고해 환경을 세팅하세요.
-
트러블슈팅
- Docker 컨테이너 내 GPU 인식 문제:
nvidia-container-toolkit설치 및--gpus all옵션 확인 - 버전 충돌 문제: Python 가상환경 활용 및
pip freeze로 의존성 관리 - 권한 문제: 클라우드 IAM 역할 및 네트워크 설정 검토
- Docker 컨테이너 내 GPU 인식 문제:
-
커뮤니티 리소스
- MLPerf 포럼
- GitHub Issues 및 Discussions
- 관련 블로그 및 컨퍼런스 발표자료 (Ray, Kubeflow, AWS AI 블로그 등)
필요하시면 구체적인 환경(예: AWS, GCP, 온프레미스)과 목표(성능 측정, 비용 최적화, 자동화 등)에 맞춘 맞춤형 가이드도 제공해 드릴 수 있습니다. 언제든지 추가 질문 주세요!
감사합니다.
추가 학습 추천 자료
- MLPerf Training & Inference Benchmarks
- Kubeflow Pipelines 공식 문서
- Ray 프로젝트와 MLOps 통합 사례
- AWS AI/ML 블로그
- GCP AI Platform 문서