parameterfreak
GPU 서버에서 LLM을 서빙하는 플랫폼 H-MAS의 데모 영상을 만들었습니다.
- 모델 고르고 VRAM 나눠 배포
- OpenAI 호환 API로 Open WebUI 연결
- 응답 속도·GPU 사용률 실시간 확인
실제 화면 그대로 2분 분량입니다.
HMAS
고비용 GPU 인프라를 하드웨어 기반으로 최적화하여 AI 서빙 비용을 절감하는 플랫폼
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GPU 서버에서 LLM을 서빙하는 플랫폼 H-MAS의 데모 영상을 만들었습니다.
실제 화면 그대로 2분 분량입니다.
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H-MAS 개발 노트 Iteration 46
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H-MAS 개발 노트 Iteration 45 (10/18~10/24)를 올렸습니다.
이번 주는 직접 측정해 보고 결정한 일이 많았습니다.
- GPU 성능 분석은 서비스를 멈추지 않는 범위에서만 하기로 했습니다
- 런타임을 vLLM 하나로 통일하고, SGLang을 새로 도입하기로 했습니다
- 추론 가속 기법(Speculative Decoding)은 측정해 보니 효과가 기대보다 작아 기본 기능에서 뺐습니다
- 설정을 바꿨는데 몇 초 뒤 원래대로 돌아가던 버그를 고쳤습니다
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GPU 한 장을 한 팀이 통째로 쓰면 나머지 팀은 대기. 이번 주에 VRAM을 쪼개 여러 배포가 나눠 쓰는 기능을 화면까지 끝냈습니다.
다만 쪼개 쓴 배포는 GPU 사용률을 배포별로 못 구하길래, 가짜 숫자 대신 "수집 불가"를 그대로 띄우기로 했습니다.
https://parameterfreak.com/changelog/h-mas/2026-10-18/
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작은 모델 하나 때문에 GPU 한 장이 통째로 묶이는 게 신경 쓰였는데, 4개월 미룬 이슈를 이번 주 손댔습니다.
GPU 개수 대신 VRAM 용량을 적으면 한 장에 모델 여러 개가 올라갑니다. 둘로 해봤고 둘 다 응답 옵니다. 격리 없는 클러스터는 메모리 상한으로 때웠습니다.
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이번 주엔 기능 하나를 뺐습니다. 리소스 프로파일. 만들고 보니 쓸 일이 없어졌고 기본값은 애초에 안 먹던 거였더라고요. 이제 배포 폼에서 CPU·메모리·GPU를 직접 적습니다.
추론 로그도 따로 옮기려던 걸 접고 PostgreSQL에 둡니다. 재보니 부하가 문제가 아니었어요.
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H-MAS v0.9.0.
지난 12주는 팀들이 관리자 손을 안 빌리고 굴러가게 만드는 데 썼습니다.
• 관리자 권한은 켤 때만, 길어야 1시간
• 정책은 조직이 복사해 가서 직접 수정
• 모델 서버 직접 호출은 401, 전부 인증 경유
주간 기록 12편도 같이.
https://parameterfreak.com/posts/2026/09/h-mas-v0.9.0-release/
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조직을 하나 삭제했는데 그 뒤로 다른 조직들도 배포를 못 만들었습니다. 삭제된 조직에 클러스터 배정이 그대로 남아 있었고, 그게 전체 배포 생성을 막고 있었습니다.
이번 주에 조직을 지우면 배정도 같이 풀리도록 고쳤고, 이미 남아 있던 것도 정리했습니다.
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"GPU 남았어요?"와 "왜 느려요?"는 자주 듣는 질문인데, 답이 나오는 곳이 서로 다르다는 걸 이번에 정리하면서 새삼 느꼈습니다. 모니터링 구조 얘기입니다.
https://parameterfreak.com/posts/2026/09/hmas-monitoring-architecture/
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