비용 및 지연시간 제약 조건에 더 잘 맞는 작은 모델을 사용할 수 있게 하는 기술들의 집합이
다.
증류
distillation
는 모델의 지식 범위를 좁혀 크기를 줄이고,
양자화
quantization
는 모델 매개변수의
정밀도를 낮추어 메모리 소비를 줄이며,
추측 디코딩
speculative
decoding
은 작은 모델을 사용해 토큰
을 생성하고 큰 모델로 이를 검증한다.
8.1.1
문제
프런티어 모델을 자체 하드웨어에서 실행하려면
RAM
이 아주 넉넉한 최신
GPU
와
VM
(가상
머신)이 필요하다. 하이퍼스케일러(
AWS
,
MS
애저,
GCP
,
OCI
등) 기반 인프라를 이용하면
그런 하드웨어가 필요하지 않지만, 대신 클라우드 비용이 증가할 뿐만 아니라 해당 제공업체의
장애나 자원 부족으로 인한 가용성
availability
문제에서 벗어날 수 없다. 이 글을 쓰는 시점에도 하
이퍼스케일러의 하드웨어 자원이 부족해 장애가 발생하곤 한다. 제공업체의
API
를 통해 프런
티어 모델을 호출한다면 여러분이 직접 인퍼런스 인프라를 운영할 필요는 없지만, 그런다고 해
도 비용과 가용성 문제가 완전히 사라지지는 않는다. 메모리 관리와 자원 부족 문제를 사용자
가 직접 겪지 않을 뿐, 제공업체가 대신 겪게 되는 것이다.
단순함을 위해 이번 절에서는
LLM
을 로컬에서 ...
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