LLMサービング
이 코스에는 GPU 도 모델 가중치도 없습니다. 대신 서빙을 서빙으로 만드는 기계 장치 — 토큰 스트리밍, 연속 배칭, KV 캐시 메모리 산정, 레이트리밋과 토큰 회계, 평가 회귀 방지 — 를 직접 구현합니다. vLLM 을 켜기 전에 무엇이 왜 그렇게 설계됐는지 아는 것이 목표이고, 그 앎이 GPU 를 붙였을 때 설정값의 의미를 아는 사람과 모르는 사람을 가릅니다.
고급 · 레슨 19 · 실습 5
커리큘럼
サービングが学習と違う理由
- prefillとdecodeは別の仕事だ reading
- クイズ: サービングの指標 quiz
トークンストリーミングとSSE
- なぜストリーミングがUXを変えるのか reading
- トークンストリーミングサーバを自分で実装する lab
- クイズ: ストリーミング quiz
バッチング(連続バッチング)とキューイング
- 静的バッチングが捨てているもの reading
- 連続バッチングスケジューラのシミュレーション lab
- クイズ: バッチング quiz
モデルサーバの選定と再現可能な比較
- 道具の名前より先に測定契約を固定する reading
- クイズ: モデルサーバの選定 quiz
GPUメモリの見積もりと量子化
- メモリ予算を手で立てる reading
- KVキャッシュのメモリ見積もり計算機を作る lab
- クイズ: メモリの見積もり quiz
ゲートウェイ・レートリミット・コスト管理
- リクエスト数ではLLMのコストを制御できない reading
- レートリミットとトークン会計のゲートウェイを作る lab
- クイズ: ゲートウェイとコスト quiz
評価と回帰の防止
- 感覚でモデルを替えると起きること reading
- 応答品質の回帰テストハーネスを作る lab
- クイズ: 評価と回帰の防止 quiz