챗봇, 콘텐츠 제작 등 다양한 애플리케이션에서 거대 언어 모델(LLM)의 사용이 증가함에 따라 추론 시스템을 확장하고 최적화하는 과정을 이해하여 LLM 추론을 위한 하드웨어 및 리소스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 중요해졌습니다.
다음 게시물에서는 NVIDIA의 수석 딥 러닝 솔루션 아키텍트인 Dmitry Mironov와 Sergio Perez가 LLM 추론 사이징의 중요한 측면을 소개합니다. 전문 지식, 모범 사례, 팁을 공유하면서 LLM 추론 프로젝트 배포 및 최적화의 복잡성을 효율적으로 탐색하는 방법을 공유합니다.
세션의 PDF를 따라가면서 LLM 추론 사이징의 주요 메트릭을 이해하여 AI 프로젝트에 적합한 경로를 선택하는 방법을 배워보세요. 하드웨어와 리소스의 규모를 정확하게 파악하고, 성능과 비용을 최적화하며, 온프레미스나 클라우드에서 최적의 배포 전략을 선택하는 방법을 확인하실 수 있습니다.
또한 LLM 추론 시스템을 측정, 시뮬레이션 및 개선할 수 있는 NVIDIA NeMo 추론 사이징 연산기(이를 복제하려면 이 NIM for LLM 벤치마킹 가이드 사용) 및 NVIDIA Triton 성능 분석기와 같은 고급 도구에 대해서도 다룹니다.
실용적인 가이드라인을 적용하고 기술 역량을 향상하면 까다로운 AI 배포 시나리오를 해결하고 AI 이니셔티브에서 성공을 거둘 수 있는 역량을 갖추게 될 것입니다.
LLM 추론 사이징: 엔드투엔드 추론 시스템 벤치마킹 세션을 시청하고, NVIDIA 온디맨드에서 더 많은 동영상을 살펴보고, NVIDIA 개발자 프로그램에 참여하여 업계 전문가로부터 귀중한 기술과 인사이트를 얻으세요.
이 콘텐츠는 부분적으로 생성형 AI 및 LLM의 도움을 받아 제작되었습니다. 정밀성, 정확성 및 품질을 보장하기 위해 NVIDIA 기술 블로그 팀에서 신중한 검토를 거쳐 편집되었습니다.
