AI BriefingDeepLearning.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
핵심 내용
DeepLearning.AI에서 vLLM을 활용한 효율적인 LLM 추론 최적화 과정을 공개했다.
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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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