생성형 AI 기반 실시간 검색 결과 재순위화 2편 - LLM 서빙

생성형 AI 기반 실시간 검색 결과 재순위화 2편 - LLM 서빙

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AI 요약

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생성형 AI 기반 실시간 검색 결과 재순위화 2편 - LLM 서빙

이 게시물은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 실시간 검색 결과 재순위화 시스템의 서빙 엔지니어링을 다룹니다.

핵심 내용

  • GPU 리소스 최적화와 응답 속도 개선을 위해 TRT-LLM 프레임워크를 채택
  • 양자화 및 배치 크기 조절을 통한 추론 성능 향상
  • Triton Model Analyzer와 Performance Analyzer를 활용한 성능 측정 및 최적화
  • AiSuite KServe와 OpenTelemetry를 통한 모니터링과 가시성 확보
  • GPU 사용률 기반 요청 제한으로 안정적 운영 환경 구축
  • 앞으로 Kubeflow 파이프라인 개발 및 자동 평가 도입 계획

결론

성능과 안정성을 고려한 LLM 서빙 최적화는 검색 만족도 향상에 기여했으며, 지속적인 개선과 효율화가 예정되어 있습니다.