LLM 서빙하기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
카카오페이는 금융 서비스에 로컬 LLM을 적용하면서 GPU 추론 비용과 처리량을 개선하기 위해 서빙 프레임워크를 검토했습니다. Triton 사용 가능 여부, 멀티 LoRA 지원, 성능과 레퍼런스 등을 기준으로 후보를 좁힌 뒤 여러 크기의 모델을 직접 비교해 평균 지연 시간이 짧은 vLLM을 선택했습니다. vLLM의 Paged Attention은 KV 캐시를 블록 단위로 관리해 메모리 단편화를 줄이고, Continuous Batching은 완료된 요청 자리에 새 요청을 투입해 GPU 활용률과 처리량을 높입니다. 프레임워크 선택은 일반적인 순위보다 팀의 운영 조건과 실제 모델을 반영한 실험으로 결정해야 한다는 점을 강조했습니다.
- 서빙 프레임워크는 팀의 기존 기술 스택, 필요한 모델 아키텍처, 멀티 LoRA 지원 여부 등 실제 운영 조건을 기준으로 비교하세요.
- 벤치마크에서는 처리량뿐 아니라 평균 지연 시간도 함께 측정하고, 사용할 모델과 입력 조건을 맞춰 비교해야 합니다.
- Paged Attention은 KV 캐시를 블록 단위로 비연속 할당해 요청별 메모리 낭비와 단편화를 줄입니다.
- Continuous Batching은 생성이 끝난 요청 자리에 새 요청을 넣어 GPU가 대기하는 시간을 줄입니다.
소개
LLM 서빙 프레임워크 도입 경험과 프레임워크 성능 최적화 기술을 쉽게 설명합니다. #LLM 서빙 프레임워크 카카오페이 선행기술개발TF팀에서 AI 서비스를 개발하고 있는 Ari입니다. 카카오페이 선행기술개발TF팀에서 금융관련 모델을 개발하고 있는 Kyou입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-20 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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