vLLM로 효율적인 모델 서빙하기

이 게시물은 vLLM 라이브러리를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM) 서빙을 최적화하는 방법을 설명합니다.

주요 내용

• 배치 전략: 정적, 동적, 연속 배치 방식을 비교하며 연속 배치가 GPU 자원 활용과 지연 시간 감소에 가장 적합함을 소개합니다.
• 트랜스포머 연산 최적화: 플래시 어텐션 및 플래시 어텐션2, 상대적 위치 인코딩 등 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높이는 기술을 다룹니다.
• 추론 전략: 커널퓨전, 페이지드 어텐션, 추론디코딩 등 연산 오버헤드 감소 및 GPU 메모리 최적화 기법을 설명합니다.
• 서빙 시스템: 온라인과 오프라인 서빙 방식을 소개하고, API 서버 구현 예시와 함께 vLLM의 사용법을 안내합니다.

vLLM 예시 코드

Facebook OPT-125M 모델을 사용한 텍스트 생성과 Flask 기반 API 서버 구현 예제를 제공합니다.
최신 LLM 서빙에 필요한 효율적인 배치 및 연산 기법을 상세히 다루어 실시간 및 대량 처리 요구에 대응할 수 있음을 보여줍니다.