Together AI, 커스텀 생성형 모델을 위한 전용 컨테이너 추론 서비스 출시

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핵심 요약

생성형 미디어 모델 배포를 위한 인프라 구축의 어려움을 해결하기 위해 Together AI가 Dedicated Container Inference를 출시했다. 이 서비스는 사용자가 제공한 Docker 컨테이너를 기반으로 오토스케일링, 작업 큐잉, 트래픽 격리 등 프로덕션급 오케스트레이션을 제공한다. 특히 Together GPU Cloud에서 학습한 모델은 별도의 데이터 전송 없이 즉시 배포 가능하며, 실제 고객 사례에서 최대 2.6배의 추론 속도 향상을 기록했다. 이를 통해 개발팀은 인프라 관리 부담을 줄이고 모델 최적화와 제품 개발에 집중할 수 있다.

배경

Docker, GPU Inference basics, Containerization knowledge

대상 독자

커스텀 생성형 AI 모델(비디오, 이미지, 오디오 등)을 프로덕션에 배포하려는 ML 엔지니어 및 인프라 팀

의미 / 영향

이 서비스는 모델 개발사가 인프라 엔지니어링에 쏟는 에너지를 줄여주며, 특히 미디어 생성 분야의 스타트업들이 대규모 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있게 돕는다.

섹션별 상세

Dedicated Container Inference는 텍스트 입출력 중심의 일반적인 LLM API와 달리 비디오 생성, 아바타 합성 등 복잡한 커스텀 모델 워크로드에 최적화된 오케스트레이션 레이어를 제공한다.

사용자는 모델과 런타임이 포함된 Docker 컨테이너만 준비하면 되며, Together AI 플랫폼이 GPU 프로비저닝, 네트워크 설정, 상태 확인 및 모니터링을 자동으로 수행한다.

Dedicated Container Inference의 전체 아키텍처와 워크플로우를 보여주는 다이어그램이다. — Diagram로컬 머신에서 Docker 이미지를 빌드하고 푸시한 뒤, Together AI 플랫폼의 API를 통해 GPU 클러스터에 배포되고 로드 밸런서와 작업 큐를 통해 요청이 처리되는 과정을 단계별로 설명한다.

대용량 모델 가중치를 매번 빌드하지 않도록 볼륨 마운트 기능을 지원하며, 여러 GPU가 필요한 대규모 모델을 위해 torchrun 기반의 분산 추론 환경을 내장하고 있다.

기존 제공업체 대비 Together AI의 전용 컨테이너 추론 성능 향상을 보여주는 막대 그래프이다. — ChartCreatify와 Hedra 등 실제 고객사 사례에서 비디오 생성 속도(RTF)가 1.4배에서 최대 2.6배까지 빨라졌음을 수치로 증명한다.

단일 FIFO 스트림 대신 독립적인 다중 큐와 정책 기반 트래픽 제어를 지원하여 실시간 요청과 배치 작업을 격리하고 고객 등급별 SLA를 보장할 수 있다.

Together GPU Cloud와 통합되어 있어 학습 완료 후 별도의 아티팩트 이동 없이 즉시 프로덕션 환경으로 배포할 수 있는 엔드투엔드 워크플로우를 제공한다.

실무 Takeaway

비디오나 오디오 생성과 같은 GPU 집약적 커스텀 모델을 운영할 때 직접 오케스트레이션 레이어를 구축하는 대신 Dedicated Container Inference를 사용하여 개발 기간을 단축할 수 있다.
워크로드 특성에 맞춰 큐 깊이나 특정 메트릭 기반으로 오토스케일링 정책을 설정함으로써 트래픽 급증 시에도 안정적인 성능을 유지하고 비용을 최적화할 수 있다.
Together AI 연구팀과의 협업을 통해 커널 최적화 및 프로파일링을 적용하면 비디오 생성 모델 기준 최대 2.6배의 추론 속도 향상을 기대할 수 있다.

언급된 리소스

API DocsReference documentation