728x90 GPU최적화2 [PYTHON] Triton Inference Server로 구현하는 3가지 멀티 모델 서빙 전략과 병목 현상 해결 방법 AI 모델이 연구실을 넘어 실무 서비스에 적용되면서, 단일 모델을 넘어 수십, 수백 개의 모델을 효율적으로 관리하고 배포하는 멀티 모델 서빙(Multi-Model Serving)의 중요성이 대두되고 있습니다. 특히 Python 기반의 딥러닝 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow, ONNX 등을 혼합하여 사용하는 환경에서는 인프라 복잡도가 기하급수적으로 증가합니다. NVIDIA의 Triton Inference Server는 이러한 복잡성을 해결하고 GPU 유틸라이제이션을 극대화할 수 있는 강력한 오픈소스 도구입니다. 본 글에서는 Python 환경에서 Triton을 활용하여 멀티 모델을 서빙할 때 발생하는 성능 저하를 방지하고, 리소스를 최적화하는 3가지 핵심 전략을 심층적으로 다룹니다.1. 왜 .. 2026. 4. 17. [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. 이전 1 다음 728x90
