TensorFlow XLA로 텍스트 생성 100배 가속

Hugging Face의 transformers 라이브러리를 사용하는 TensorFlow 기반 텍스트 생성 작업에 XLA(Accelerated Linear Algebra) 컴파일을 적용할 수 있다. 이를 통해 기존 방식 대비 최대 100배 빠른 속도를 구현할 수 있으며, 일부 벤치마크에서는 PyTorch보다 더 빠른 성능을 보여준다.

텍스트 생성 시 주요 제어 옵션은 다음과 같다:

• Sampling (Stochastic): do_sample=True 설정 시 확률적 생성이 가능하며, temperature를 통해 출력의 엔트로피(무작위성)를 조절할 수 있다.
• Greedy Decoding (Deterministic): do_sample=False 설정 시 가장 확률이 높은 토큰을 선택하며, num_beams를 통해 품질을 높이는 빔 서치(Beam Search)를 적용할 수 있다.

사용자는 max_new_tokens를 통해 생성 길이를 제한하거나, seed를 사용하여 재현 가능한 결과를 얻을 수 있다.