DeepLearning.AI, vLLM 공식 강의 출시
New official vLLM course with DeepLearning.AI covers continuous batching, prefix caching, and GuideLLM profiling
·2026.06.05 02:48
DeepLearning.AI에서 vLLM을 활용한 효율적인 LLM 추론 최적화 과정을 공개했다.
Andrew Ng의 DeepLearning.AI 플랫폼에서 vLLM의 내부 메커니즘과 프로덕션 환경의 코드 예제를 다루는 실습 중심의 단기 코스가 출시되었다.
주요 학습 내용은 다음과 같다:
- KV 캐시 병목 현상: Autoregressive 디코딩이 VRAM 대역폭에 미치는 영향을 시각화하고, 가상 블록 할당(virtual block allocation)을 통한 메모리 관리 방식 학습
- 모델 압축 및 FP8 양자화: LLM Compressor를 사용하여 정확도를 유지하면서 FP8 동적 양자화를 구현하는 실습
- 프로덕션 프로파일링: GuideLLM을 사용하여 모델의 지연 시간(latency)과 초당 요청 수(RPS) 곡선을 매핑하고 스트레스 테스트 수행
이 코스는 vLLM을 활용해 LLM 서빙을 최적화하려는 엔지니어들에게 실무적인 이론과 최적화 파이프라인을 제공한다.
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