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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 5 편
딥러닝 모델 양자화 완전 정복: INT8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF 마스터하기
딥러닝 모델 양자화를 완전히 마스터하는 가이드. FP32에서 INT8, INT4까지의 양자화 원리, GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes, AutoGPTQ, llama.cpp까지 실전 예제로 완벽히 이해합니다.
2026-03-17 · 38 분 읽기 #quantization#model-compression#gptq#awq#ggufLLM 양자화(Quantization) 실전 가이드: GPTQ·AWQ·GGUF 포맷 비교와 정밀도-성능 트레이드오프
LLM 양자화 기술의 핵심 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes NF4까지 주요 포맷을 비교 분석하고, 실전 코드와 벤치마크를 통해 프로덕션 환경에서의 최적 전략을 제시합니다.
2026-03-14 · 28 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#ggufLLM 양자화 기법 비교 가이드 — GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes 실전 적용
LLM 양자화 기법인 GPTQ, AWQ, GGUF, bitsandbytes의 원리, 벤치마크 비교, 실전 적용 가이드를 정리합니다. 모델 선택부터 서빙까지의 전체 워크플로우를 다룹니다.
2026-03-09 · 25 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#ggufLLM 양자화 기법 완벽 비교: GPTQ, AWQ, GGUF 실전 적용 가이드
LLM 양자화의 핵심 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF, BitsAndBytes 기법을 비교 분석하고, vLLM·llama.cpp 환경에서의 실전 적용과 품질-성능 트레이드오프를 다룬다.
2026-03-06 · 19 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#ggufLLM Quantization 완벽 비교 — GPTQ vs AWQ vs GGUF
양자화 원리부터 GPTQ, AWQ, GGUF 각 방식의 비교, vLLM/llama.cpp 연동, 실전 벤치마크까지 LLM Quantization을 완벽하게 정리합니다.
2026-03-03 · 7 분 읽기 #llm#quantization#gptq#awq#gguf