Inference

Edge AI의 모든 것! 온디바이스 추론(TensorRT/ONNX Runtime/CoreML/TFLite), 모델 최적화(양자화/프루닝/지식 증류), 하드웨어(NVIDIA Jetson/Apple Neural Engine/Qualcomm NPU), Federated Learning, 프라이버시 보존 AI, 실전 배포.

LLM 추론을 극한까지 최적화하는 완전 가이드. KV Cache, Speculative Decoding, Continuous Batching, PagedAttention, FlashInfer, 멀티GPU 추론, 그리고 DeepSeek MLA까지 심층 분석합니다.

AI 모델을 프로덕션에서 효율적으로 서빙하는 완전 가이드. vLLM, TensorRT, NVIDIA Triton Inference Server, Ollama, 양자화(INT8/INT4), 배치 처리, 지연 최적화까지 실전 예제로 마스터합니다.

Microsoft의 BitNet 프레임워크를 활용하여 GPU 없이 CPU만으로 대규모 언어 모델을 실행하는 방법을 분석합니다. 1-bit LLM의 원리, 기존 양자화와의 차이, 설치부터 배포까지의 실전 가이드를 다룹니다.

LLM 추론 서빙 3대 프레임워크를 비교합니다. TensorRT-LLM의 하드웨어 최적화, vLLM의 PagedAttention과 프로덕션 스택, SGLang의 RadixAttention과 구조화 생성까지 벤치마크 데이터와 배포 코드로 최적의 선택을 안내합니다.

Test-Time Scaling(TTS)은 학습 파라미터를 늘리지 않고 추론 시점의 계산 예산을 늘려 성능을 높이는 접근이다. 이 글은 Best-of-N, Self-Consistency, Tree Search, Verifier/Reranker 기반 방법을 논문 맥락과 실무 적용 관점에서 정리한다.

vLLM의 핵심인 PagedAttention 메커니즘부터 Continuous Batching, Tensor/Pipeline Parallelism, Prefix Caching까지 LLM 추론 최적화의 모든 것을 다룹니다.

Speculative Decoding의 수학적 원리, Draft-Verify 파이프라인, 수용 확률 분석, vLLM/TensorRT-LLM에서의 실전 적용법, 그리고 Apple의 Mirror Speculative Decoding까지 심층 분석한다.

vLLM과 TensorRT-LLM 공식 문서를 기반으로 PagedAttention, Continuous Batching, 양자화 등 LLM 추론 최적화 핵심 기술을 분석한다.

vLLM의 PagedAttention 아키텍처와 Ollama의 로컬 LLM 실행 환경을 심층 비교한다. 설치부터 서버 구동, API 호출, 주요 CLI 인자, 샘플링 파라미터, 환경변수, 양자화(AWQ/GPTQ/GGUF), 멀티 GPU 구성, Docker 배포, 성능 튜닝까지 — LLM 서빙에 필요한 모든 설정을 실전 예제와 함께 총정리한다.