LLM 추론 속도 개선 기법 3가지 비교: 양자화·가지치기·KV 캐시 최적화
LLM을 실제 서비스에 배포할 때 발생하는 추론 속도와 비용 문제를 해결하는 세 가지 핵심 기술(Quantization, Pruning, KV Cache 최적화)을 심층 분석합니다. 각 기법의 원리, 장단점, 그리고 실제 적용 시나리오별 최적화 전략까지 완벽하게 정리했습니다.
vLLM vs TensorRT-LLM: GPU 추론 엔진 비교
처리량·지연·운영 복잡도 기준으로 vLLM과 TensorRT-LLM을 비교하는 실무 노트.
vLLM vs TGI: 배치·동시 요청 기준 LLM 추론 엔진 비교
배치 크기와 동시 요청 변화에 따른 vLLM·TGI 처리량·지연 특성을 비교하고 선택 기준을 정리한다.
LLM 개발 용어 풀이: vLLM, RAG, Inference Endpoint는 각각 무엇을 하나
LLM 기술 스택이 복잡하게 느껴지시나요? 이 가이드는 vLLM, RAG, Inference Endpoint 등 현업에서 가장 많이 쓰이는 핵심 용어들을 개발자 관점에서 명확하게 정리했습니다. AI 서비스를 빠르고 효율적으로 구축하는 데 필요한 모든 개념을 한 번에 마스터하세요.
[LLMOps 가이드] PoC를 넘어 프로덕션 레벨 LLM 배포: K8s 기반 최적화 및 GPU 자원 관리 전략
LLM을 단순 API 호출 수준에서 실제 트래픽을 처리하는 서비스로 확장하는 과정은 복잡합니다. 본 가이드는 Kubernetes 기반의 모델 오케스트레이션부터 vLLM을 활용한 GPU 자원 최적화, 그리고 비용 효율적인 아키텍처 설계 방법론까지, 실무에서 즉시 적용 가능한 프로덕션 레벨 LLMOps 청사진을 제시합니다.
Jupyter Notebook에서 프로덕션까지: LLM 모델 배포, 속도와 비용을 잡는 완벽 가이드
PoC 단계에서 겪는 LLM 성능 저하와 비용 문제를 해결하는 실전 가이드입니다. vLLM, Paged Attention 등 최신 최적화 기법부터 실제 배포 아키텍처 설계까지, 엔지니어가 알아야 할 모든 것을 담았습니다.
LLM 운영 비용과 지연 시간, 아키텍처로 획기적으로 줄이는 5가지 패턴 (1편)
LLM 도입의 가장 큰 걸림돌인 '비용 폭증'과 '느린 속도' 문제를 근본적으로 해결하는 아키텍처 패턴을 제시합니다. 모델 경량화부터 vLLM의 PagedAttention까지, CTO와 아키텍트가 즉시 적용 가능한 실질적인 로드맵을 확인하세요.