XGEN 1.0 GPU 모델 서빙 구현기 - vLLM과 llama.cpp 최적화¶
2025년 12월, XGEN 1.0 플랫폼에서 대규모 언어 모델의 효율적인 서빙을 위해 vLLM과 llama.cpp 기반 추론 엔진을 구축했다. GPU 리소스 최적화부터 동적 배칭까지, 프로덕션 환경에서의 LLM 서빙 경험을 공유한다.
모델 서빙의 현실적 문제들¶
기존 Transformers 기반 서빙의 한계¶
XGEN 1.0 초기 버전에서는 Hugging Face Transformers를 직접 사용했다:
# 기존 방식의 문제점
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
class SimpleModelServer:
def __init__(self, model_name: str):
self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def generate(self, prompt: str, max_length: int = 2048):
inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.device)
with torch.no_grad():
outputs = self.model.generate(
**inputs,
max_length=max_length,
do_sample=True,
temperature=0.7,
pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id
)
return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
심각한 문제점들:
- GPU 메모리 낭비: Llama-7B 모델도 VRAM 14GB+ 사용
- 배칭 불가: 동시 요청 처리 시 선형적 지연 증가
- KV 캐시 비효율: 각 요청마다 새로운 메모리 할당
- 동적 형태 제한: 다양한 시퀀스 길이 처리 비효율적
실제 측정 결과: - 처리량: 동시 1개 요청만 가능 - 지연시간: 평균 8-12초 (Llama-13B 기준) - GPU 활용률: 30% 미만 (메모리 바운드) - 메모리 사용량: 24GB VRAM에서 16GB+ 사용
vLLM: 혁신적인 추론 최적화¶
PagedAttention으로 메모리 혁명¶
vLLM의 핵심은 PagedAttention 알고리즘이다:
# vLLM 기반 서버 구축
from vllm import LLM, SamplingParams
from vllm.entrypoints.api_server import APIServer
import asyncio
from typing import List, Dict
class VLLMServer:
def __init__(
self,
model_name: str,
tensor_parallel_size: int = 1,
gpu_memory_utilization: float = 0.9,
max_model_len: int = 4096
):
self.llm = LLM(
model=model_name,
tensor_parallel_size=tensor_parallel_size,
gpu_memory_utilization=gpu_memory_utilization,
max_model_len=max_model_len,
trust_remote_code=True,
# PagedAttention 설정
block_size=16, # KV 캐시 블록 크기
swap_space=8, # CPU-GPU 스왑 공간 (GB)
disable_log_stats=False
)
self.default_sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.7,
top_p=0.9,
top_k=50,
max_tokens=2048,
repetition_penalty=1.1
)
async def generate_batch(
self,
prompts: List[str],
sampling_params: SamplingParams = None
) -> List[str]:
"""동적 배칭으로 여러 요청 동시 처리"""
if sampling_params is None:
sampling_params = self.default_sampling_params
# vLLM 자동 배칭 및 KV 캐시 최적화
outputs = self.llm.generate(prompts, sampling_params)
return [output.outputs[0].text for output in outputs]
async def generate_stream(
self,
prompt: str,
sampling_params: SamplingParams = None
):
"""스트리밍 응답 생성"""
if sampling_params is None:
sampling_params = self.default_sampling_params
# 스트리밍 모드 활성화
streaming_params = SamplingParams(
**sampling_params.to_dict(),
stream=True
)
async for output in self.llm.generate_stream([prompt], streaming_params):
if output.outputs:
yield output.outputs[0].text
def get_memory_stats(self) -> Dict:
"""GPU 메모리 사용량 통계"""
return {
"gpu_cache_usage": self.llm.llm_engine.cache_config.gpu_memory_utilization,
"num_blocks": self.llm.llm_engine.cache_config.num_gpu_blocks,
"block_size": self.llm.llm_engine.cache_config.block_size,
"allocated_memory_gb": torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3,
"cached_memory_gb": torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3
}
동적 배칭의 마법¶
vLLM의 핵심 혁신은 continuous batching이다:
class DynamicBatchManager:
"""vLLM 내부 동적 배칭 로직 (개념적 구현)"""
def __init__(self, max_batch_size: int = 32):
self.max_batch_size = max_batch_size
self.running_requests = []
self.waiting_requests = asyncio.Queue()
self.scheduler_interval = 0.01 # 10ms
async def schedule_continuously(self):
"""연속적인 요청 스케줄링"""
while True:
current_time = time.time()
# 1. 완료된 요청 제거
self.running_requests = [
req for req in self.running_requests
if not req.is_finished()
]
# 2. 새로운 요청 추가 (배치 크기 고려)
available_slots = self.max_batch_size - len(self.running_requests)
for _ in range(available_slots):
try:
new_request = self.waiting_requests.get_nowait()
self.running_requests.append(new_request)
except asyncio.QueueEmpty:
break
# 3. 현재 배치 추론 실행
if self.running_requests:
await self._process_batch(self.running_requests)
# 4. 다음 스케줄링까지 대기
await asyncio.sleep(self.scheduler_interval)
async def _process_batch(self, requests: List):
"""배치 추론 처리"""
# KV 캐시 상태 수집
kv_caches = [req.kv_cache for req in requests]
input_ids = [req.get_next_tokens() for req in requests]
# 한번의 forward pass로 모든 요청 처리
logits = await self.model.forward_batch(input_ids, kv_caches)
# 결과를 각 요청에 분배
for i, request in enumerate(requests):
next_token = self.sample_token(logits[i], request.sampling_params)
request.add_token(next_token)
실제 배포 아키텍처¶
# docker-compose.vllm.yml
version: '3.8'
services:
vllm-server:
build:
context: ./vllm-server
dockerfile: Dockerfile.gpu
ports:
- "8000:8000"
environment:
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 멀티 GPU
- VLLM_TENSOR_PARALLEL_SIZE=2
- VLLM_GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.85
- VLLM_MAX_MODEL_LEN=8192
volumes:
- ./models:/models
- /dev/shm:/dev/shm # 공유 메모리 최적화
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 2
capabilities: [gpu]
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
nginx-proxy:
image: nginx:alpine
ports:
- "80:80"
- "443:443"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
- ./ssl:/etc/ssl
depends_on:
- vllm-server
prometheus:
image: prom/prometheus
ports:
- "9090:9090"
volumes:
- ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
grafana:
image: grafana/grafana
ports:
- "3000:3000"
environment:
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
llama.cpp: CPU 추론의 혁신¶
CPU에서도 빠른 추론이 가능하다고?¶
GPU가 없는 환경이나 비용 최적화를 위해 llama.cpp도 함께 구축했다:
# llama.cpp Python 바인딩 활용
from llama_cpp import Llama, LlamaGrammar
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import ctypes
class LlamaCppServer:
def __init__(
self,
model_path: str,
n_ctx: int = 4096,
n_threads: int = None,
n_gpu_layers: int = 0, # CPU only일 때 0
use_mmap: bool = True,
use_mlock: bool = True
):
# 스레드 수 자동 설정
if n_threads is None:
n_threads = min(16, os.cpu_count())
self.llm = Llama(
model_path=model_path,
n_ctx=n_ctx,
n_threads=n_threads,
n_gpu_layers=n_gpu_layers,
use_mmap=use_mmap,
use_mlock=use_mlock,
verbose=False,
# CPU 최적화 옵션
f16_kv=True, # KV 캐시 FP16 사용
logits_all=False, # 마지막 토큰 logits만 계산
vocab_only=False,
n_batch=512, # 배치 크기
)
# 스레드 풀 (비동기 처리용)
self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
async def generate_async(
self,
prompt: str,
max_tokens: int = 2048,
temperature: float = 0.7,
top_p: float = 0.9,
grammar: str = None
) -> str:
"""비동기 텍스트 생성"""
# Grammar 설정 (JSON, 코드 등 특정 형식 강제)
llama_grammar = None
if grammar:
llama_grammar = LlamaGrammar.from_string(grammar)
# CPU 바운드 작업을 스레드 풀에서 실행
loop = asyncio.get_event_loop()
result = await loop.run_in_executor(
self.executor,
self._generate_sync,
prompt,
max_tokens,
temperature,
top_p,
llama_grammar
)
return result
def _generate_sync(
self,
prompt: str,
max_tokens: int,
temperature: float,
top_p: float,
grammar
) -> str:
"""동기 텍스트 생성 (내부 헬퍼)"""
response = self.llm(
prompt,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
grammar=grammar,
echo=False,
stop=["</s>", "[INST]", "[/INST]"]
)
return response['choices'][0]['text']
def stream_generate(self, prompt: str, **kwargs):
"""스트리밍 생성 (제너레이터)"""
stream = self.llm(
prompt,
stream=True,
**kwargs
)
for output in stream:
token = output['choices'][0]['text']
yield token
def get_model_info(self) -> dict:
"""모델 정보 조회"""
return {
"n_vocab": self.llm.n_vocab(),
"n_ctx": self.llm.n_ctx(),
"n_embd": self.llm.n_embd(),
"n_layer": self.llm.n_layer(),
"model_size_gb": self._estimate_model_size(),
"memory_usage_gb": self._get_memory_usage()
}
def _estimate_model_size(self) -> float:
"""모델 크기 추정"""
try:
import os
return os.path.getsize(self.model_path) / (1024**3)
except:
return 0.0
def _get_memory_usage(self) -> float:
"""현재 메모리 사용량"""
import psutil
process = psutil.Process()
return process.memory_info().rss / (1024**3)
모델 양자화와 최적화¶
llama.cpp의 강력한 기능 중 하나는 다양한 양자화 옵션이다:
#!/bin/bash
# 모델 양자화 스크립트
MODEL_NAME="llama-2-7b-chat"
INPUT_DIR="./models/${MODEL_NAME}"
OUTPUT_DIR="./models/${MODEL_NAME}-quantized"
echo "Converting to GGUF format..."
python convert.py ${INPUT_DIR} --outdir ${OUTPUT_DIR} --outtype f16
echo "Quantizing models..."
# Q4_0: 가장 빠름, 약간의 품질 손실
./quantize ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}.gguf ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}-q4_0.gguf q4_0
# Q4_K_M: 품질과 속도의 균형
./quantize ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}.gguf ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}-q4_k_m.gguf q4_k_m
# Q5_K_M: 더 나은 품질
./quantize ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}.gguf ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}-q5_k_m.gguf q5_k_m
# Q8_0: 최고 품질, 상대적으로 느림
./quantize ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}.gguf ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}-q8_0.gguf q8_0
echo "Quantization complete!"
# 모델 벤치마킹
for quant in q4_0 q4_k_m q5_k_m q8_0; do
echo "Benchmarking ${quant}..."
./llama-bench -m ${OUTPUT_DIR}/${MODEL_NAME}-${quant}.gguf -p 128 -n 512
done
양자화 비교 결과:
| 양자화 | 크기 | 속도 | 품질 | 메모리 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 | 13.5GB | 기준 | 100% | 14GB |
| Q8_0 | 7.2GB | 95% | 99% | 8GB |
| Q5_K_M | 5.1GB | 110% | 97% | 6GB |
| Q4_K_M | 4.0GB | 125% | 95% | 5GB |
| Q4_0 | 3.7GB | 140% | 92% | 4.5GB |
통합 모델 라우터¶
vLLM과 llama.cpp를 상황에 따라 선택적으로 사용하는 라우터를 구현했다:
from enum import Enum
from typing import Optional, Union
import asyncio
class ModelBackend(Enum):
VLLM = "vllm"
LLAMA_CPP = "llama_cpp"
AUTO = "auto"
class ModelRouter:
def __init__(self):
self.vllm_server = None
self.llama_cpp_server = None
self.load_balancer = LoadBalancer()
async def initialize(self):
"""서버 초기화"""
# GPU 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
self.vllm_server = VLLMServer(
model_name="microsoft/DialoGPT-medium",
tensor_parallel_size=torch.cuda.device_count(),
gpu_memory_utilization=0.85
)
# CPU 백엔드는 항상 준비
self.llama_cpp_server = LlamaCppServer(
model_path="./models/llama-2-7b-chat-q4_k_m.gguf",
n_threads=16
)
async def generate(
self,
prompt: str,
backend: ModelBackend = ModelBackend.AUTO,
**kwargs
) -> str:
"""요청에 적합한 백엔드 선택 및 생성"""
selected_backend = self._select_backend(prompt, backend, **kwargs)
if selected_backend == ModelBackend.VLLM and self.vllm_server:
return await self._generate_vllm(prompt, **kwargs)
elif selected_backend == ModelBackend.LLAMA_CPP:
return await self._generate_llama_cpp(prompt, **kwargs)
else:
raise ValueError(f"Backend {selected_backend} not available")
def _select_backend(
self,
prompt: str,
backend: ModelBackend,
**kwargs
) -> ModelBackend:
"""백엔드 선택 로직"""
if backend != ModelBackend.AUTO:
return backend
# 자동 선택 규칙
prompt_length = len(prompt.split())
max_tokens = kwargs.get('max_tokens', 1024)
urgency = kwargs.get('urgency', 'normal')
# GPU 사용 가능하고 긴 생성이 필요한 경우
if (self.vllm_server and
(prompt_length > 100 or max_tokens > 1024)):
return ModelBackend.VLLM
# 빠른 응답이 필요한 경우
if urgency == 'high':
if self.vllm_server:
current_load = self.load_balancer.get_vllm_load()
if current_load < 0.7:
return ModelBackend.VLLM
return ModelBackend.LLAMA_CPP
# 기본적으로 GPU 사용 (사용 가능한 경우)
return ModelBackend.VLLM if self.vllm_server else ModelBackend.LLAMA_CPP
async def _generate_vllm(self, prompt: str, **kwargs) -> str:
"""vLLM 백엔드 생성"""
sampling_params = SamplingParams(
temperature=kwargs.get('temperature', 0.7),
top_p=kwargs.get('top_p', 0.9),
max_tokens=kwargs.get('max_tokens', 1024)
)
results = await self.vllm_server.generate_batch([prompt], sampling_params)
return results[0]
async def _generate_llama_cpp(self, prompt: str, **kwargs) -> str:
"""llama.cpp 백엔드 생성"""
return await self.llama_cpp_server.generate_async(
prompt=prompt,
max_tokens=kwargs.get('max_tokens', 1024),
temperature=kwargs.get('temperature', 0.7),
top_p=kwargs.get('top_p', 0.9)
)
class LoadBalancer:
"""간단한 로드 밸런서"""
def __init__(self):
self.vllm_requests = 0
self.llama_cpp_requests = 0
self.last_reset = time.time()
def get_vllm_load(self) -> float:
"""vLLM 현재 부하율 (0.0 ~ 1.0)"""
# 실제로는 GPU 메모리, 대기 큐 길이 등을 고려
return min(self.vllm_requests / 32.0, 1.0) # 32개 동시 요청 기준
def report_request(self, backend: ModelBackend):
"""요청 카운트 업데이트"""
if backend == ModelBackend.VLLM:
self.vllm_requests += 1
else:
self.llama_cpp_requests += 1
# 1분마다 카운터 리셋
if time.time() - self.last_reset > 60:
self.vllm_requests = 0
self.llama_cpp_requests = 0
self.last_reset = time.time()
FastAPI 통합 서비스¶
from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks
from fastapi.responses import StreamingResponse
from pydantic import BaseModel
import json
app = FastAPI(title="XGEN Model Serving API v2.0")
class GenerateRequest(BaseModel):
prompt: str
max_tokens: int = 1024
temperature: float = 0.7
top_p: float = 0.9
backend: str = "auto" # vllm, llama_cpp, auto
stream: bool = False
urgency: str = "normal" # high, normal, low
class GenerateResponse(BaseModel):
text: str
backend_used: str
generation_time: float
tokens_per_second: float
# 글로벌 모델 라우터
router = ModelRouter()
@app.on_event("startup")
async def startup():
await router.initialize()
logger.info("Model servers initialized")
@app.post("/generate", response_model=GenerateResponse)
async def generate_text(request: GenerateRequest):
start_time = time.time()
try:
backend_enum = ModelBackend(request.backend)
except ValueError:
backend_enum = ModelBackend.AUTO
try:
result = await router.generate(
prompt=request.prompt,
backend=backend_enum,
max_tokens=request.max_tokens,
temperature=request.temperature,
top_p=request.top_p,
urgency=request.urgency
)
generation_time = time.time() - start_time
estimated_tokens = len(result.split()) * 1.3 # 대략적 토큰 수
tokens_per_second = estimated_tokens / generation_time
return GenerateResponse(
text=result,
backend_used=router.last_used_backend.value,
generation_time=generation_time,
tokens_per_second=tokens_per_second
)
except Exception as e:
logger.error(f"Generation failed: {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
@app.post("/generate/stream")
async def generate_stream(request: GenerateRequest):
"""스트리밍 응답"""
if not request.stream:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Stream mode required")
async def token_generator():
try:
if router.vllm_server and request.backend != "llama_cpp":
# vLLM 스트리밍
async for token in router.vllm_server.generate_stream(request.prompt):
yield f"data: {json.dumps({'token': token})}\n\n"
else:
# llama.cpp 스트리밍
for token in router.llama_cpp_server.stream_generate(request.prompt):
yield f"data: {json.dumps({'token': token})}\n\n"
yield "data: {\"done\": true}\n\n"
except Exception as e:
yield f"data: {json.dumps({'error': str(e)})}\n\n"
return StreamingResponse(
token_generator(),
media_type="text/plain",
headers={"Cache-Control": "no-cache"}
)
@app.get("/models/status")
async def get_model_status():
"""모델 서버 상태 조회"""
status = {
"timestamp": time.time(),
"backends": {}
}
if router.vllm_server:
status["backends"]["vllm"] = {
"available": True,
"memory_stats": router.vllm_server.get_memory_stats(),
"load": router.load_balancer.get_vllm_load()
}
else:
status["backends"]["vllm"] = {"available": False}
if router.llama_cpp_server:
status["backends"]["llama_cpp"] = {
"available": True,
"model_info": router.llama_cpp_server.get_model_info()
}
else:
status["backends"]["llama_cpp"] = {"available": False}
return status
@app.get("/health")
async def health_check():
"""헬스체크 엔드포인트"""
return {"status": "healthy", "timestamp": time.time()}
성능 벤치마킹 결과¶
처리량 비교 (동시 요청 수)¶
# 벤치마크 결과 정리
benchmark_results = {
"transformers_baseline": {
"concurrent_requests": 1,
"tokens_per_second": 12.5,
"latency_p95_ms": 8500,
"memory_usage_gb": 16.2
},
"vllm_optimized": {
"concurrent_requests": 32,
"tokens_per_second": 185.3,
"latency_p95_ms": 1200,
"memory_usage_gb": 14.8
},
"llama_cpp_cpu": {
"concurrent_requests": 4,
"tokens_per_second": 23.7,
"latency_p95_ms": 3200,
"memory_usage_gb": 5.1
}
}
GPU 모델별 성능 (vLLM)¶
| 모델 | 파라미터 | GPU | 동시 요청 | Tokens/sec | 지연시간(P95) |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama-7B | 7B | A100 40GB | 64 | 245 | 800ms |
| Llama-13B | 13B | A100 40GB | 32 | 189 | 1100ms |
| Llama-70B | 70B | A100 80GB×4 | 16 | 156 | 2300ms |
| CodeLlama-34B | 34B | A100 80GB×2 | 24 | 178 | 1500ms |
비용 효율성 분석¶
# 시간당 비용 계산 (AWS 기준)
cost_analysis = {
"a100_40gb": {
"hourly_cost_usd": 4.10,
"requests_per_hour": 23040, # vLLM 64 concurrent
"cost_per_1k_requests": 0.178
},
"cpu_32_cores": {
"hourly_cost_usd": 1.536,
"requests_per_hour": 2880, # llama.cpp 4 concurrent
"cost_per_1k_requests": 0.533
},
"optimization_savings": {
"vs_transformers": "15x 처리량 증가",
"memory_efficiency": "13% 메모리 절약",
"cost_per_request": "GPU: 70% 절약, CPU: 40% 절약"
}
}
운영 중 학습한 교훈¶
1. 메모리 관리의 중요성¶
# 메모리 모니터링 및 자동 정리
class MemoryManager:
def __init__(self, threshold_gb: float = 20.0):
self.threshold = threshold_gb
async def monitor_memory(self):
"""메모리 사용량 모니터링 및 자동 정리"""
while True:
current_usage = torch.cuda.memory_allocated() / (1024**3)
if current_usage > self.threshold:
logger.warning(f"High memory usage: {current_usage:.1f}GB")
# KV 캐시 정리
torch.cuda.empty_cache()
# vLLM 내부 캐시 정리 요청
await self._request_cache_cleanup()
await asyncio.sleep(30) # 30초마다 체크
async def _request_cache_cleanup(self):
"""vLLM 서버에 캐시 정리 요청"""
try:
await asyncio.create_task(
router.vllm_server.cleanup_finished_requests()
)
except Exception as e:
logger.error(f"Cache cleanup failed: {e}")
2. 동적 스케일링¶
# Kubernetes HPA 설정
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: vllm-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: vllm-server
minReplicas: 1
maxReplicas: 4
metrics:
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
- type: Pods
pods:
metric:
name: gpu_memory_utilization
target:
type: AverageValue
averageValue: "0.85"
3. 품질 vs 속도 트레이드오프¶
실제 서비스에서는 응답 품질이 핵심이다:
# 적응적 샘플링 파라미터
class AdaptiveSampling:
def __init__(self):
self.quality_modes = {
"creative": {"temperature": 0.9, "top_p": 0.95, "top_k": 50},
"balanced": {"temperature": 0.7, "top_p": 0.9, "top_k": 40},
"precise": {"temperature": 0.3, "top_p": 0.8, "top_k": 20},
"deterministic": {"temperature": 0.0, "top_p": 1.0, "top_k": 1}
}
def get_params(self, task_type: str, urgency: str) -> dict:
"""태스크와 긴급도에 따른 샘플링 파라미터 선택"""
if task_type == "code_generation":
return self.quality_modes["precise"]
elif task_type == "creative_writing":
return self.quality_modes["creative"]
elif urgency == "high":
return self.quality_modes["deterministic"]
else:
return self.quality_modes["balanced"]
마무리¶
XGEN 1.0의 모델 서빙 구축을 통해 LLM 운영의 실체를 깊이 이해하게 되었다.
핵심 깨달음:
- 도구 선택의 중요성: vLLM과 llama.cpp는 각각의 장점이 명확하다
- 메모리가 모든 것: GPU 메모리 최적화가 성능의 90%를 결정한다
- 배칭의 마법: 동적 배칭 하나로 15배 성능 향상을 달성할 수 있다
- 모니터링 필수: 실시간 메트릭 없이는 프로덕션 운영이 불가능하다
특히 vLLM의 PagedAttention은 정말 혁신적이었다. 기존 Transformers 대비 메모리 효율성과 처리량이 극적으로 개선되었고, 이는 실제 사용자 경험으로 바로 연결되었다.
다음 단계로는 멀티모달 모델(이미지+텍스트) 서빙과 엣지 환경에서의 경량화된 추론을 계획하고 있다. LLM 서빙의 여정은 이제 시작일 뿐이다! 🚀
참고: 벤치마크 수치는 특정 하드웨어와 모델 설정에 따른 것이므로, 실제 환경에서는 다를 수 있습니다.¶
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