- LLM 추론 핸드북은 실제 프로덕션 환경에서 LLM 추론에 필요한 핵심 개념과 최적화 기법을 종합적으로 안내함
- 성능 지표(예: Time to First Token, Tokens per Second)와 운영 모범 사례 등 실무에 필수적인 정보 제공
- 지속적 배치, 프리픽스 캐싱 등 최신 최적화 방법을 상세하게 설명함
- 흩어져 있던 LLM 추론 지식을 한 곳에 정리하여 개발자의 이해와 활용성을 높임
- 핸드북은 최신 현장 정보와 실증된 방법론을 지속적으로 반영하여 업데이트함
LLM 추론 핸드북 소개
LLM Inference in Production은 기술 용어집, 가이드북, 그리고 참고서를 하나로 결합한 형태임
이 핸드북에서는 LLM 추론의 기본 개념, 성능 지표, 최적화 기법(지속적 배치, 프리픽스 캐싱 등), 운영 모범 사례 등 실무에 반드시 알아야 할 내용을 상세히 다룸
- 프로덕션 환경에서의 LLM 배포, 확장, 운영 지침을 실제적으로 안내함
- 비현실적인 예외나 불필요한 기술적 잡음을 배제하고, 현장에서 중요한 부분에 집중함
- 각 사용 사례에 맞는 성능 향상 기법을 소개하여 퍼포먼스 개선에 실질적인 도움이 됨
- 업계 최신 동향 및 실무에 검증된 인사이트를 지속적으로 업데이트함
집필 동기
개발자들은 LLM 추론에 관한 정보를 찾기 어렵거나 여러 곳에 산재되어 있어 지식의 파편화 문제를 겪음
핸드북 집필진은 논문, 벤더 블로그, GitHub 이슈, Discord 대화 등에 흩어져 있는 내용을 종합해,
- LLM 학습과 추론의 차이
- Goodput과 SLO 달성의 상관관계
- Prefill-Decode 분리 기법의 실제 활용 등을 한 번에 이해할 수 있도록 정리함
대상 독자
이 핸드북은 프로덕션 환경에서 LLM을 배포, 확장, 운영하는 엔지니어를 위해 제작됨
소형 오픈모델의 파인튜닝부터 대규모 자체 인프라 운영까지,
- LLM 추론을 더 빠르고, 저렴하며, 신뢰성 있게 만들려는 모든 이들을 주요 독자로 함
활용 방법
이 핸드북은 처음부터 끝까지 정독하거나, 참고서처럼 필요한 부분만 찾아볼 수 있는 구조임
특정 진입 순서나 사용법은 없으며,
- LLM 추론 분야의 빠른 변화에 발맞춰 최신 내용을 계속 추가/갱신할 예정임
기여 안내
오류 발견, 개선 제안, 새로운 토픽 추가를 환영함
- 이슈 등록 또는 GitHub 저장소에 Pull Request 제출을 통해 누구나 참여할 수 있음
