Ubuntu가 같아도 설치본을 바로 옮겨 쓰기는 어렵습니다. 먼저 선택한 vLLM 버전과 새 VM의 Python·GPU·CUDA/PyTorch 조합이 맞는지 확인해야 합니다. 조합이 맞으면 재사용을 검토할 수 있지만, OS 이름만으로 판단할 수는 없습니다.
기존 환경을 남기고 빌드 조건부터 대조하세요
설명 기준인 v0.32.0 공식 문서는 Linux·Python 3.11~3.14, NVIDIA GPU의 compute capability 7.5 이상을 요구합니다. CUDA/PyTorch 버전뿐 아니라 같은 PyTorch의 빌드 구성이 달라도 바이너리 비호환이 생길 수 있습니다.
새 Python 환경에서 패키지 의존성을 분리하세요. 가상환경이 GPU 드라이버까지 분리해 주는 것은 아닙니다. 기존 PyTorch를 유지하거나 CUDA 조합이 다르면 선택 버전의 소스 빌드 경로도 검토해야 합니다. 새 환경을 만들었다고 설치 성공이 보장되지는 않습니다.
전환 전에 무엇을 확인할까요?
먼저 VM 접속·관리 권한과 GPU 연결, 모델 이용조건·다운로드 경로를 확인하세요. 사이트·노드·IP/FQDN·모델 ID는 한곳의 설정으로 관리하고 비밀은 따로 주입합니다. 기동 뒤 모델 목록과 실제 채팅 응답을 확인하되, 한 번의 응답을 성능·품질 보장으로 해석하지 마세요.
신규 전체본에는 고정 의존성·모델 revision·설정·기동/복구 절차를 포함합니다. 업데이트본은 변경분·호환 조건·설정 이관을 구분하고 이전 실행본을 남깁니다. 기존 개발·데이터·사용자 수정을 보존하고, 영향 있는 변경 전 백업과 별도 복원 확인을 준비하세요. 중앙 로그에는 버전·오류를 남기되 키와 업무 원문은 제외합니다.
디플로이아이티는 공개 회사 소개에서 인프라 설계·구축·유지보수를 안내합니다. 구축 상담에서는 새 설치와 기존 환경 이전 중 어느 범위가 필요한지부터 확인합니다.
이 글은 공식 문서를 바탕으로 한 도입 판단이며 설치·추론·복구를 실행한 기록은 아닙니다. v0.32.0은 설명의 적용 버전이며 최신판 추천이 아닙니다.
공식 근거: vLLM GPU 요건 · vLLM CUDA 설치 문서 · 회사 소개·구축 문의