728x90 인공지능개발2 [PYTHON] 로컬 LLM 추론 속도를 3배 높이는 vLLM 서빙 가속화 방법 및 최적화 해결책 7가지 최근 거대 언어 모델(LLM)을 기업 내부 서버나 개인 워크스테이션 등 로컬 환경에서 운영하려는 수요가 폭증하고 있습니다. 하지만 Llama 3나 Mistral 같은 고성능 모델을 일반적인 파이썬 라이브러리로 구동하면 텍스트 생성 속도가 현저히 느려지는 문제를 겪게 됩니다. 이를 해결하기 위한 가장 강력한 오픈소스 엔진이 바로 vLLM입니다. 본 포스팅에서는 vLLM의 핵심 메커니즘인 PagedAttention의 원리를 심도 있게 분석하고, 실무 개발자가 로컬 환경에서 즉시 적용할 수 있는 7가지 가속화 기법과 코드 구현 사례를 상세히 다룹니다. 이 가이드는 단순한 사용법을 넘어, 메모리 관리의 병목 현상을 해결하는 전문적인 아키텍처 관점의 인사이트를 제공합니다.1. 왜 vLLM인가? 기존 서빙 방식과의.. 2026. 4. 13. [PYTORCH] CNN 출력 크기 계산의 3가지 핵심 공식과 Padding, Stride 설정 오류 해결 방법 딥러닝 아키텍처, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 설계할 때 초보자와 숙련자를 막론하고 가장 자주 마주치는 난관은 바로 '레이어를 통과한 후 데이터의 차원(Dimension)이 어떻게 변하는가'입니다. PyTorch에서 RuntimeError: size mismatch 메시지를 마주하지 않으려면, Padding과 Stride가 출력 크기에 미치는 영향을 수학적으로 완벽히 이해해야 합니다. 본 가이드에서는 실무에서 즉시 활용 가능한 계산 공식과 최적의 하이퍼파라미터 조합법을 상세히 다룹니다.1. CNN 출력 크기 계산의 기본 메커니즘CNN 레이어의 출력 크기는 입력 데이터의 크기($W$), 커널(필터) 크기($F$), 패딩($P$), 그리고 스트라이드(.. 2026. 3. 24. 이전 1 다음 728x90
