Originally published at: https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/practical-strategies-for-optimizing-llm-inference-sizing-and-performance/
챗봇, 콘텐츠 제작 등 다양한 애플리케이션에서 거대 언어 모델(LLM)의 사용이 증가함에 따라 추론 시스템을 확장하고 최적화하는 과정을 이해하여 LLM 추론을 위한 하드웨어 및 리소스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 중요해졌습니다. 다음 게시물에서는 NVIDIA의 수석 딥 러닝 솔루션 아키텍트인 Dmitry Mironov와 Sergio Perez가 LLM 추론 사이징의 중요한 측면을 소개합니다. 전문 지식, 모범 사례, 팁을 공유하면서…