AI Playground 최종 구축 패키지2

 

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Playground 최종 구축 패키지

이 패키지는 Ubuntu 24.04 + kubeadm + Kubernetes v1.35 계열을 기준으로, AI Playground를 만들기 위한 시작 구조를 담고 있습니다.

핵심 스택:

• Argo CD
• LiteLLM
• Dify
• Phoenix
• Kubeflow
• KServe
• PostgreSQL / Redis / OpenSearch

권장 구축 순서

Phase 1: 클러스터/플랫폼 기반

1. 00_vars.sh 수정
2. 모든 노드에서 01_prepare_node_ubuntu24.sh
3. 첫 번째 컨트롤플레인에서 02_init_control_plane.sh
4. 첫 번째 컨트롤플레인에서 03_install_cilium.sh
5. 첫 번째 컨트롤플레인에서 04_install_gateway_certmanager_ingress.sh
6. 05_install_argocd.sh

Phase 2: AI Playground Core

1. 06_install_core_data.sh
2. 07_install_litellm.sh
3. 08_install_dify.sh
4. 09_install_phoenix.sh

Phase 3: 확장

1. 10_install_kserve_standalone.sh
2. 11_install_kubeflow.sh (선택)
3. 12_post_install_checks.sh

꼭 알아둘 점

• KServe는 Kubernetes 1.32+가 최소 요구사항입니다.
• Kubeflow 전체 배포는 무겁고 복잡합니다. AI Playground의 시작은 Core 스택부터 권장합니다.
• Dify의 Kubernetes 배포는 공식 저장소가 커뮤니티 Helm/YAML을 안내하는 방식이므로, 이 패키지에서는 커뮤니티 Helm 차트를 예시로 사용합니다.
• Phoenix는 공식적으로 Kubernetes kustomize/Helm 기반 셀프호스팅 문서를 제공합니다.
• 이 패키지는 시작 템플릿입니다. 실제 운영에서는 SSO, TLS, 외부 DB, 백업, NetworkPolicy, node pool 분리, WAF를 추가하세요.

최소 권장 구조

• Control Plane: 3대
• Worker: 3~4대
• 별도 데이터 노드: 3대 권장

기본 목적

• Dify에서 Playground / Workflow / Agent 실험
• LiteLLM으로 Gemini/OpenAI/Anthropic 모델 게이트웨이화
• Phoenix로 LLM trace/평가
• Argo CD로 GitOps 운영
• Kubeflow/KServe로 학습·서빙 확장