GLM4-MoE 프로덕션 최적화: SGLang으로 TTFT 65% 단축
최첨단 GLM 4.7 모델이 코딩 성능에서 계속 선도하는 가운데, Novita AI는 안정적이고 효율적이며 프로덕션 등급의 GLM 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
대규모 언어 모델 추론 혁신: 추측 디코딩과 저정밀 양자화
추측 샘플링과 저정밀 양자화가 비용을 절감하고 속도를 높이는 방법을 배우고, 확장 가능한 AI 배포를 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.
vLLM 프레임워크 기반 동적 KV 캐시 압축
Novita AI는 KV 희소성을 활용하여 Llama-70B 로딩을 가속화하며, 메모리, 연산 및 I/O 오버헤드를 줄여 정확도 손실을 최소화하면서 추론 속도를 향상시킵니다.
LLM 추론을 위한 최적의 GPU 선택 방법: 벤치마킹 인사이트
성능 지표와 효율성을 높이는 모범 사례를 중심으로 대규모 모델 추론을 위한 비용 효율적인 GPU를 선택하는 방법을 알아보세요.
Kubernetes 워크로드를 위한 GPU 리소스 동적 할당
현재 Kubernetes(k8s)에서 GPU Pod를 스케줄링하기 위해 Device Plugin, Extended Resource, scheduler extender, scheduler framework, 또는 새로운 스케줄러 개발 등 다양한 확장 솔루션이 사용되고 있습니다. 이러한 솔루션은 일반적으로...
실행 중인 Docker 컨테이너에 포트 매핑 동적으로 추가하기
포트 매핑은 컨테이너화된 애플리케이션을 개발하고 배포할 때 중요한 측면입니다. 일반적으로 컨테이너를 생성할 때 컨테이너의 내부 포트와 호스트 머신의 포트 간 연결을 설정합니다.
추론적 디코딩이 LLM 추론 정확도를 해칠까?
Mitchell Stern 등이 2018년에 추론적 디코딩의 프로토타입 개념을 소개했습니다. 이후 이 방법은 Lookahead Decoding, REST, Medusa, EAGLE 등 다양한 접근 방식으로 더욱 발전하고 개선되어...
대규모 언어 모델 추론에서 100배 속도 향상을 위한 양자화 방법
최적의 데이터 유형 선택과 GPU 하드웨어 지원 최적화가 양자화 추론 속도를 높이는 새로운 경로를 여는 방법을 알아보세요.