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문서 처리 서비스에 DeepSeek 지시문 적용하기
vLLM 기반 DeepSeek 모델을 문서 메타데이터 자동 생성 파이프라인에 통합하고 지시문을 최적화한 과정
vLLM + llama.cpp GPU 모델 서빙 최적화 실전기
대규모 언어 모델의 효율적인 서빙을 위해 vLLM과 llama.cpp 기반 추론 엔진을 구축한 과정. GPU 리소스 최적화, 동적 배칭, CUDA 메모리 관리까지 프로덕션 경험을 정리한다.
vLLM vs LMDeploy vs SGLang: LLM 서빙 프레임워크 3종 벤치마크 비교
vLLM, LMDeploy, SGLang 세 가지 LLM 추론 프레임워크의 처리 속도, 메모리 효율, 동시 요청 처리 능력을 벤치마크 기반으로 비교 분석한다.
SGLang vs vLLM 비교: LLM 추론 프레임워크 선택 가이드
UC 버클리에서 개발된 SGLang과 vLLM의 아키텍처, 처리량, 지연 시간, 메모리 효율을 비교 분석한다. RadixAttention vs PagedAttention, 배치 스케줄링 전략 차이까지.