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[LLM] 대규모 LLM 서빙 가이드: Triton, BentoML, TensorRT 완벽 분석

예를 들어, Gemma 3 27B와 같은 대규모 언어 모델은 AI 성능의 획기적인 발전을 나타내지만, 프로덕션 환경에서 효율적으로 서빙하려면 인프라 선택에 대한 신중한 고려가 필요합니다. 세 가지 주요 접근 방식인 Triton Inference Server, BentoML, TensorRT-LLM은 각각 다른 배포 시나리오에서 고유한 장점을 제공합니다. Triton의 프로덕션급 멀티모델 기능부터 BentoML의 개발자 친화적 워크플로우, TensorRT-LLM의 GPU 최적화 성능까지, 이러한 차이점을 이해하는 것은 확장 가능한 LLM 서비스를 구축하는 ML 엔지니어에게 필수적입니다.현재 중요한 이유: LLM 배포 시장이 2030년까지 1,055억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 가운데, 올바른 서빙 ..

머신러닝 & 딥러닝/LLM 2025.06.07
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오블완, OpenAI, contextual retrieval, 딥러닝, query rewriting, torch.compile(), Agent, Embedding, ai agent, reranking, Diffusion, Objective-C, rag, llm 보안, 티스토리챌린지, flux 모델 최적화, multimodal, torchao, LLM, inference server,

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