[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,91 +2,179 @@
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id: wiki-2026-0508-serverless-computing-for-ai
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title: Serverless Computing for AI
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [SYS-SERVERLESS-AI-001]
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aliases: [Serverless GPU, Modal, Replicate, Cloudflare Workers AI, Lambda AI]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, infrastructure, serverless, cloud-computing, faas, aws-lambda, Scalability, MLOps]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [infrastructure, serverless, deployment, mlops]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: python
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framework: Modal / Replicate / AWS Lambda / Cloudflare Workers AI
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# Serverless Computing for AI (AI를 위한 서버리스 컴퓨팅)
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# Serverless Computing for AI
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "서버 관리의 짐을 클라우드에 넘기고 오직 '모델의 추론'에만 집중하며, 호출된 만큼만 비용을 지불하는 가장 경제적이고 유연한 지능형 인프라를 구축하라" — 인프라 구성이나 관리 없이 코드(함수) 단위로 AI 모델을 실행하고, 요청량에 따라 자원이 자동으로 할당되는 클라우드 컴퓨팅 모델.
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## 매 한 줄
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> **"매 GPU/CPU 를 request 단위로 — scale to zero, cold start 감수, capacity 걱정 없이"**. 매 2026: Modal (Python-native, fast cold start), Replicate (model marketplace), Cloudflare Workers AI (edge inference), AWS Lambda (CPU/small GPU), Beam, RunPod Serverless 가 매 dominant. 매 inference 가 90%, training 은 매 spot/dedicated 이 더 economical.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Event-driven Inference and Pay-per-invocation" — 서버를 상시 가동하는 대신 특정 이벤트(API 호출, 데이터 업로드 등)가 발생할 때만 컨테이너를 띄워 AI 연산을 수행하고 즉시 자원을 반납하는 효율성 중심의 운영 패턴.
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- **주요 특징 및 장점:**
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- **No Server [[Management|Management]]:** 패치, 업데이트, 용량 계획 등 운영 부담 전무.
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- **Elastic Scalability:** 수천 개의 동시 요청에도 자동 확장(Auto-scaling) 대응.
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- **Cost [[Efficiency|Efficiency]]:** 실행 시간과 메모리 사용량에 대해서만 비용 청구.
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- **한계점:**
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- **Cold Start:** 오랜만에 실행할 때 발생하는 초기 지연 시간.
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- **Execution Limits:** 실행 시간 및 메모리 용량의 제한.
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- **의의:** 스타트업이나 개인 개발자가 대규모 인프라 투자 없이도 전 세계 사용자에게 AI 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 진입 장벽의 혁신.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 초기에는 가벼운 웹 요청 처리용으로만 여겨졌으나, 최근에는 GPU 지원 서버리스 서비스와 컨테이너 기반 서버리스(Knative 등)의 등장으로 무거운 딥러닝 모델 추론도 서버리스 환경에서 활발히 이루어지고 있음.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 간헐적인 데이터 전처리 및 배치 분석 작업 시, 비용 최적화를 위해 서버리스 아키텍처를 우선적으로 활용함.
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### 매 platform 비교
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- **Modal**: Python decorator, ~2-15s cold start, A100/H100/H200, $/sec billing. 매 dev 친화.
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- **Replicate**: model-first, COG container. 매 community model marketplace.
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- **Cloudflare Workers AI**: edge, ~ms cold start, but limited models (curated).
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- **AWS Lambda**: 10GB memory, ~15min limit, 매 GPU 없음 (small). 매 CPU 추론용.
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- **Bedrock / Vertex / Azure OpenAI**: 매 fully-managed model API — serverless 끝판.
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- **RunPod Serverless / Beam**: lower price, longer cold start.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Scalability-in-AI-Systems|Scalability-in-AI-Systems]], Cloud-Computing-Foundations, [[Service-oriented-Architecture|Service-oriented-Architecture]], [[Optimization-in-AI|Optimization-in-AI]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Serverless-Computing-for-AI.md
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### 매 cold start
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- 매 model size 가 dominant. 7B fp16 ≈ 14GB → S3 → GPU pull 매 slow.
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- Mitigation: keep-warm (min replicas=1), persistent volume, model preload, FP8/INT4 quantization.
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- 매 2026 trick: snapshot-restore (CRIU-like), prefetch via NVMe-backed volume.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 비용 모델
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- Per-second GPU. H100 ~$3-4/hr → $0.001/sec.
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- Cold start charged or not depending on platform.
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- 매 traffic burst: serverless win. Steady high QPS: dedicated instance win.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. Image gen API (FLUX, SDXL on Replicate/Modal).
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2. Whisper batch transcription.
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3. Embedding service (BGE, E5).
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4. Webhook → LLM → DB pipeline.
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5. Background job (PDF extraction, OCR).
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6. Edge AI: Cloudflare Workers AI for low-latency global.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Modal — image gen endpoint
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```python
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import modal
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app = modal.App("flux-api")
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image = modal.Image.debian_slim().pip_install("torch", "diffusers", "transformers")
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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@app.cls(gpu="H100", image=image, scaledown_window=120)
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class FLUX:
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@modal.enter()
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def load(self):
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from diffusers import FluxPipeline
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import torch
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self.pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
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||||
"black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16
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).to("cuda")
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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@modal.method()
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def generate(self, prompt: str):
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img = self.pipe(prompt, num_inference_steps=28).images[0]
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buf = io.BytesIO(); img.save(buf, "PNG"); return buf.getvalue()
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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@app.local_entrypoint()
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def main():
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print(len(FLUX().generate.remote("a cat on mars")))
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Replicate — run a public model
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```python
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import replicate
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||||
out = replicate.run(
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||||
"black-forest-labs/flux-1.1-pro",
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||||
input={"prompt": "neon city", "aspect_ratio": "16:9"},
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||||
)
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||||
print(out) # URL
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||||
```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
### Cloudflare Workers AI
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||||
```javascript
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||||
export default {
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||||
async fetch(req, env) {
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||||
const ai = env.AI;
|
||||
const r = await ai.run("@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct", {
|
||||
prompt: "Hello"
|
||||
});
|
||||
return Response.json(r);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### AWS Lambda — small CPU LLM (llama.cpp)
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||||
```python
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||||
import boto3, json
|
||||
def handler(event, ctx):
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||||
from llama_cpp import Llama
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||||
llm = Llama(model_path="/opt/ml/qwen2-0.5b.gguf", n_ctx=2048)
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||||
out = llm(event["prompt"], max_tokens=128)
|
||||
return {"statusCode": 200, "body": json.dumps(out)}
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### Modal scheduled batch
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||||
```python
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||||
@app.function(schedule=modal.Cron("0 2 * * *"), gpu="A10G")
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||||
def nightly_embed():
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||||
docs = fetch_new_docs()
|
||||
embs = embed_model(docs)
|
||||
upsert(embs)
|
||||
```
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Keep-warm pattern
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||||
```python
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||||
@app.cls(gpu="A100", min_containers=1, scaledown_window=600)
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||||
class WarmModel: ...
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### Streaming response (Modal + FastAPI)
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||||
```python
|
||||
@app.function(gpu="A100")
|
||||
@modal.fastapi_endpoint(method="POST")
|
||||
def stream(req: dict):
|
||||
from fastapi.responses import StreamingResponse
|
||||
def gen():
|
||||
for tok in llm.stream(req["prompt"]):
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||||
yield tok
|
||||
return StreamingResponse(gen(), media_type="text/plain")
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Python ML researcher, fast iter | Modal |
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| Public model, no infra | Replicate |
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| Global low-latency edge | Cloudflare Workers AI |
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| Use OpenAI / Claude / Gemini API | 매 already serverless — API 직접 |
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| Steady high QPS | Dedicated GPU (vLLM on K8s) |
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| CPU-only small model | AWS Lambda + llama.cpp |
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| Tightest price | RunPod Serverless / Beam |
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**기본값**: Modal (Python-first dev), API providers (Claude/OpenAI) for foundation models.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cloud-Computing]] · [[MLOps]]
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||||
- 변형: [[Modal]] · [[Replicate]] · [[Cloudflare-Workers-AI]] · [[AWS-Lambda]]
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||||
- 응용: [[Inference-Serving]] · [[Batch-Processing]] · [[Edge-AI]]
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||||
- Adjacent: [[vLLM]] · [[Kubernetes]] · [[Container-Images]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: traffic bursty, model 자주 swap, dev velocity 중요. 매 ops team 작음.
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**언제 X**: steady very-high QPS (cost), strict latency SLA (cold start), data residency 제약.
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## ❌ 안티패턴
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- **Cold-start ignore**: 매 user-facing 5-30s 첫 응답 → bad UX. Keep-warm 또는 prefetch.
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- **Big container image**: 50GB image → 매 pull 매번 길어짐. Layer caching, persistent volume.
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- **Long-running training on serverless**: 매 hourly cap, expensive. Spot 쓰기.
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- **No timeout**: 매 runaway request → bill explode.
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- **State on local disk**: 매 ephemeral — S3/Volume 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Modal docs, Replicate docs, Cloudflare AI docs, AWS Lambda docs 2025-2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Modal/Replicate/CF/Lambda 2026 comparison |
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Reference in New Issue
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