vLLM 선정 과정과 페이지드 어텐션·연속 배칭 원리: 카카오페이 LLM 서빙 최적화 사례 정리
카카오페이 팀이 네 개의 LLM 서빙 프레임워크를 직접 비교하고 실험한 과정을 공개했다. 최종적으로 vLLM을 고른 기준과, GPU 메모리 낭비를 줄이는 페이지드 어텐션·연속 배칭의 원리를 함께 설명한다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
연속 배칭 최신 뉴스와 핵심 해설
연속 배칭 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 확장의 핵심 연속 배칭 — 초당 수백 요청을 처리하는 배치 전략
LLM은 응답 디코딩에 수 초가 걸려 일반 머신러닝 모델과 다르게 확장해야 한다. 나이브 배칭의 한계와, 매 반복마다 다시 묶는 연속 배칭이 효율을 높이는 원리를 설명한다.
핵심 내용 읽기 →