vLLM OpenAI 호환 서버 운영, API 키·모델 이름·프록시 경계를 나누는 법
vLLM을 OpenAI 호환 API로 운영할 때 모델 이름과 요청 경로를 고정하고, API 키의 보호 범위와 역방향 프록시 경계를 분리해 점검하는 중급자 가이드예요.
2026년 10월 05일
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vLLM을 OpenAI 호환 API로 운영할 때 모델 이름과 요청 경로를 고정하고, API 키의 보호 범위와 역방향 프록시 경계를 분리해 점검하는 중급자 가이드예요.
vLLM 서버가 메모리 부족으로 선점되거나 지연 시간이 흔들릴 때 max_num_seqs와 max_num_batched_tokens를 어떤 순서로 조정할지 정리했어요.
vLLM에서 CUDA Graph와 eager 실행이 메모리·부팅 시간·추론 지연에 미치는 차이를 구분하고, enforce-eager를 진단용으로 쓰는 순서를 정리했어요.
vLLM에서 LoRA 어댑터를 기본 모델과 분리해 서비스하고, 메모리·동적 로딩·요청 모델명을 점검하는 중급 운영 기준을 정리합니다.
vLLM Speculative Decoding을 draft model·MTP·n-gram 방식으로 나누고, 낮은 QPS에서 실제 지연이 줄었는지 측정하는 순서를 정리해요.
vLLM 서버가 느려졌을 때 GPU 사용률 하나로 판단하지 않고 TTFT·TPOT·토큰 간격·KV 캐시 지표로 원인을 좁히는 방법을 정리했어요.