728x90 LLM서빙1 [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
