AI BriefingHugging Face, LLM 배포 가이드 공개
Deploy LLMs with Hugging Face Inference Endpoints
·2023.07.04 09:00
핵심 내용
Hugging Face의 관리형 SaaS 솔루션인 Inference Endpoints를 활용한 LLM 배포 방법과 주요 기능을 소개한다.
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Hugging Face의 Inference Endpoints는 인프라 관리 없이 오픈소스 LLM(Falcon, LLaMA, StarCoder 등)을 프로덕션 환경에 쉽고 안전하게 배포할 수 있는 관리형 SaaS 솔루션이다.
주요 특징은 다음과 같다:
- 간편한 배포: 클릭 몇 번으로 프로덕션급 API 구축 및 MLOps 부담 완화
- 비용 효율성: 사용하지 않을 때 인프라를 축소하는 Scale-to-zero 기능 지원
- 엔터프라이즈 보안: VPC 연결 및 SOC2 Type 2 인증을 통한 보안 강화
- LLM 최적화: Paged Attention 및 Flash Attention을 통한 고성능 추론 지원
- 다양한 작업 지원: Transformers, Diffusers 등 폭넓은 모델 및 라이브러리 지원
가이드에서는 Falcon 40B Instruct 모델을 예시로 인스턴스 설정부터 배포, 그리고 Python 및 JavaScript를 이용한 응답 스트리밍(Streaming) 구현 방법을 단계별로 설명한다.
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