개발자의 시선이 머무는 곳

KServe를 이용해 LLM을 무중단으로 배포하는 방법을 정리합니다. 트래픽 전환, 카나리, 롤백, 모델 버저닝까지 실전 관점에서 설명합니다.

PyTorch QAT(Quantization Aware Training)로 모델을 약 70%까지 경량화하는 실전 방법을 정리합니다. 학습 전 준비, QAT 적용, 변환, 정확도 검증과 배포 체크포인트까지 한 번에 살펴봅니다.

PyTorch 양자화로 모델 크기를 4배 줄이고, 메모리 사용량과 추론 지연을 함께 개선하는 방법을 정리합니다. 동적·정적·QAT 차이부터 실전 코드, 성능 검증 포인트까지 한 번에 살펴봅니다.

vLLM을 이용해 LLM 서빙을 배포할 때 필요한 아키텍처, 성능 튜닝, 장애 대응, 운영 체크포인트를 실전 관점에서 정리합니다. 단순 실행 예제를 넘어 헬스체크, 배치 처리, 메모리 관리, 롤아웃 전략까지 함께 다룹니다.

Kubernetes를 활용해 ML 모델 배포를 자동화하는 실전 패턴을 정리합니다. 빌드, 서빙, 롤아웃, 모니터링까지 운영 관점에서 바로 적용할 수 있게 설명합니다.