Fly.io를 활용한 Ollama GPU 가속 및 JuiceFS 연동으로 LLM 워크로드 최적화

핵심 기술

이 콘텐츠는 Fly.io 플랫폼을 사용하여 Ollama를 GPU 가속 환경에서 실행하고, JuiceFS를 통합하여 LLM 모델의 효율적인 관리 및 공유를 가능하게 하는 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항

• Ollama 로컬 실행 및 API: Ollama는 다양한 LLM을 로컬 하드웨어에서 실행하고 API를 제공하여 LLM 기반 애플리케이션 구축을 지원합니다.
• Fly.io 배포: fly launch 명령어를 통해 Ollama Docker 이미지를 GPU 지원 Fly Machine에 배포합니다.
  • -i ollama/ollama:latest: 공식 Ollama Docker 이미지 사용
  • --vm-size a100-40gb: GPU 가속을 위한 VM 크기 지정
  • -r ord: GPU 사용 가능한 리전(Chicago) 지정
  • --no-deploy: 배포 전 fly.toml 수정
• 볼륨 마운트 및 영속성: Ollama 모델 데이터(~/.ollama)를 fly.toml의 mounts 설정을 통해 Fly Volume으로 영속화하여 재다운로드 방지
• 보안 강화: Fly.io의 Private Network(6pn)를 활용하여 Ollama API 접근을 제한하고 IP를 비공개로 설정
• 확장성 문제 및 JuiceFS 솔루션: 여러 머신에서 모델을 공유하지 못해 발생하는 재다운로드 문제를 JuiceFS로 해결
  • JuiceFS 요구사항: 메타데이터 DB(Supabase Postgres 예시)와 객체 스토리지(Tigris 예시) 필요
  • Fly.io Extenstion: fly ext supabase create 및 fly ext storage create를 통해 외부 서비스 연동 및 Secrets 설정
  • 커스텀 Dockerfile: JuiceFS를 포함하는 자체 Ollama Docker 이미지 빌드
    • FROM ollama/ollama:latest 베이스 이미지 사용
    • RUN apt-get... && curl -sSL | sh: JuiceFS 설치
    • COPY setup.sh ./ && chmod +x ./setup.sh: 설정 스크립트 포함
  • setup.sh 스크립트: JuiceFS 포맷 및 마운트, Ollama 서버 실행
    • juicefs format: 메타데이터 및 스토리지 초기화
    • juicefs mount: /root/.ollama에 JuiceFS 마운트
    • /bin/ollama serve: Ollama 서버 실행
• 성능 테스트: Ephemeral Fly Machine을 통해 JuiceFS 마운트 후 모델 다운로드 속도 및 성능 비교 (첫 다운로드 외에는 향상된 성능 기대)

개발 임팩트

• GPU 활용 극대화: Fly.io의 GPU 인스턴스를 통해 LLM 추론 성능 향상
• 비용 효율성 증대: Fly Volume 및 JuiceFS를 활용한 모델 데이터 관리로 불필요한 다운로드 시간 및 대역폭 낭비 감소
• 확장성 확보: JuiceFS를 통해 여러 Fly Machine 간 모델 데이터를 공유하여 수평 확장 용이
• 배포 및 관리 간소화: Fly.io 플랫폼의 편리한 배포 및 관리 기능 활용

커뮤니티 반응

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톤앤매너

이 콘텐츠는 개발자 대상의 기술 가이드라인으로, 실질적인 배포 및 구성 단계를 명령어와 설정 파일 예시를 통해 명확하고 전문적으로 설명하고 있습니다.