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2026년 3월 17일
딥러닝 모델 양자화 완전 정복: INT8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF 마스터하기
quantization model-compression gptq awq gguf deep-learning llm 2026-03 2026-03-17
딥러닝 모델 양자화를 완전히 마스터하는 가이드. FP32에서 INT8, INT4까지의 양자화 원리, GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes, AutoGPTQ, llama.cpp까지 실전 예제로 완벽히 이해합니다.
Published on
2026년 3월 17일
GPU 메모리 관리 & LLM 추론 최적화: vLLM, PagedAttention, GPTQ, TensorRT-LLM까지
GPU메모리 LLM추론 vLLM PagedAttention GPTQ TensorRT-LLM 2026-03 2026-03-17
HBM 메모리 계층, KV 캐시 계산, PagedAttention, GPTQ/AWQ 양자화, continuous batching, vLLM vs TensorRT-LLM 비교까지 LLM 추론 최적화 완전 가이드입니다.
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2026년 3월 14일
LLM 양자화(Quantization) 실전 가이드: GPTQ·AWQ·GGUF 포맷 비교와 정밀도-성능 트레이드오프
llm quantization gptq awq gguf model-compression 2026-03 2026-03-14
LLM 양자화 기술의 핵심 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes NF4까지 주요 포맷을 비교 분석하고, 실전 코드와 벤치마크를 통해 프로덕션 환경에서의 최적 전략을 제시합니다.
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2026년 3월 9일
LLM 양자화 기법 비교 가이드 — GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes 실전 적용
llm quantization gptq awq gguf optimization 2026-03-09
LLM 양자화 기법인 GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes의 원리, 벤치마크 비교, 실전 적용 가이드를 정리합니다. 모델 선택부터 서빙까지의 전체 워크플로우를 다룹니다.
Published on
2026년 3월 6일
LLM 양자화 기법 완벽 비교: GPTQ, AWQ, GGUF 실전 적용 가이드
llm quantization gptq awq gguf 2026-03 2026-03-06
LLM 양자화의 핵심 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF, BitsAndBytes 기법을 비교 분석하고, vLLM·llama.cpp 환경에서의 실전 적용과 품질-성능 트레이드오프를 다룬다.

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