대규모 언어 모델 추론 프레임워크 아키텍처 분석 및 선정 전략
대규모 언어 모델(LLM)을 실제 서비스 환경에 도입할 때, 학습된 가중치를 효율적으로 실행 가능한 추론 파이프라인으로 변환하는 것은 핵심 과제입니다. 각 프레임워크는 메모리 관리 방식, 하드웨어 가속 전략, 배치 처리 로직에서 차별화된 접근법을 취하고 있으며, 사용 사례에 맞는 최적의 조합을 찾는 것이 성능과 비용 효율성을 결정합니다.
추론 환경 설계의 5가 ...
9월 6일 11:00에 게시됨