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최근 AI 기술은 다양한 산업에 걸쳐 빠르게 도입되고 있는데요.
특히 대규모 언어 모델 (LLM)은 자연어 처리, 고객 서비스 자동화, 데이터 분석 등에서 큰 성과를 내며 큰 주목을 받고 있습니다.
AI 모델이 급격히 커지면서, 대형 언어 모델 (LLM)을 효과적으로 서빙하는 방법이 중요해지고 있는데요.
본문에서는 LLM 서빙에 중요한 역할을 하는 LLM 최적화 프레임워크를 비교 분석하려고 합니다.
| vLLM
vLLM은 대규모 언어 모델의 추론을 최적화하기 위해 설계된 LLM 서빙 프레임워크로, 효율적인 메모리 관리와 낮은 지연 시간이 가장 큰 장점인데요. 특히 가상 메모리 페이지 파이핑(Page-Piping) 기술을 사용해, GPU 메모리 사용을 줄이면서도 성능을 유지합니다. 이는 대규모 모델을 운영해야 하지만 자원이 한정된 환경에서 매우 유리하고, 비동기 추론을 지원해 다중 요청을 동시에 처리하면서도 응답 시간이 짧아 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
반면, vLLM은 대규모 운영 시 추가적인 최적화가 필요할 수 있습니다. 특히 LLM을 다양한 환경에서 배포하고 추론 성능을 극대화하려면 고급 설정과 튜닝이 필수적입니다. 그리고 vLLM은 학습이 끝난 모델을 추론하는 데만 집중하기 때문에, 학습 단계에서는 별도의 프레임워크가 필요하다는 단점을 가지고 있습니다.
| TensorRT-LLM
NVIDIA TensorRT-LLM은 NVIDIA의 GPU 최적화 소프트웨어인 TensorRT를 기반으로 LLM 추론 성능을 극대화하는 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 가장 큰 강점은 GPU 성능을 극대화하는 최적화가 가능하다는 점입니다. TensorRT-LLM은 NVIDIA의 하드웨어와 최적화된 소프트웨어를 함께 사용할 때 성능이 극대화되며, 특히 FP16 또는 INT8 정밀도 모델을 사용해 성능을 가속할 수 있습니다. 이는 고성능 GPU 리소스를 활용해 대규모 모델을 매우 빠르게 추론할 수 있게 해주죠.
그러나 이 TensorRT는 NVIDIA GPU에 의존적이며, 다른 하드웨어에서는 그 성능을 온전히 발휘하지 못할 수 있습니다. 또한 모델 최적화와 설정 과정이 복잡할 수 있어, 사전에 충분한 GPU 최적화 지식이 필요합니다. 그렇기에 LLM 서빙시, GPU 환경에 익숙한 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어에게 적합합니다.
| TGI (Text Generation Inference)
TGI는 Hugging Face에서 개발한 LLM 서빙 프레임워크로, 특히 텍스트 생성과 관련된 모델에 최적화되어 있습니다. 오픈 소스로 제공되기 때문에 누구나 쉽게 접근할 수 있으며, Hugging Face의 Transformers 라이브러리와 완벽하게 통합된다는 점이 장점이죠. TGI는 다양한 모델을 지원하며, 추론 성능을 효율적으로 관리할 수 있는 고급 설정 옵션을 제공합니다. 특히 텍스트 생성 모델을 서빙하려는 경우, Hugging Face의 방대한 모델 허브를 통해 쉽게 모델을 가져와 LLM을 서빙할 수 있습니다.
하지만, 텍스트 생성에 초점을 맞춘 프레임워크이므로 다른 종류의 LLM 작업에는 최적화되어 있지 않을 수 있는데요. 그리고 GPU 최적화가 제한적이어서 TensorRT-LLM처럼 GPU 성능을 극대화하는 데는 한계가 있습니다. 따라서 텍스트 생성 AI 서비스에 특화된 프로젝트나 중소규모의 LLM 서빙 환경에 적합하죠.
| Ollama
Ollama는 LLM 모델을 손쉽게 배포하고 서빙할 수 있는 플랫폼으로, 특히 로컬 환경에서의 LLM 서빙을 강조합니다. 클라우드에 의존하지 않고 자체 인프라에서 LLM을 운영할 수 있다는 점에서, 데이터 보안과 개인 정보 보호를 중요한 이슈로 삼는 기업들에 유리합니다. 그리고 Ollama는 오프라인 서빙 환경에서도 높은 성능을 유지할 수 있으며, 모델을 로컬에서 실행하는 간단한 툴을 제공한다는 장점을 가지고 있습니다.
반면, Ollama는 클라우드 기반 인프라와의 연결성이 부족합니다. 오프라인 서빙에 특화된 만큼 클라우드 리소스를 활용한 확장성이나 성능 최적화 기능이 제한적일 수 있는 것이죠. 그리고 복잡한 분산 환경에서의 사용은 다소 어려울 수 있습니다. 따라서 데이터 보호가 중요한 금융, 의료, 정부 기관 등에서 자체 인프라에 LLM을 배포하려는 경우에 적합합니다.
정리해보자면, vLLM은 대규모 언어 모델을 추론하면서도 메모리 효율성과 처리 성능을 유지하는 데 강점이 있으며, TensorRT-LLM은 NVIDIA GPU를 적극 활용하는 환경에서 최고 성능을 발휘하고, TGI는 텍스트 생성 AI 서비스에 특화되어 있으며, Ollama는 로컬 환경에서 데이터 보호를 중시하는 기업들에게 적합한 프레임워크로 작용합니다.
각 서빙 프레임워크는 고유의 장단점을 가지고 있으며 프로젝트와 사용 환경에 따라 적합한 선택지가 달라질 수 있는데요.
| 고성능 저비용의 LLM 서빙을 할 수 있는 vLLM!
앞서 살펴봤던 LLM 서빙 프레임워크 중 vLLM은 특히 대규모 언어 모델을 고성능으로 운영하려는 엔지니어들에게 중요한 선택지가 될 수 있습니다.
효율적인 메모리 관리와 낮은 지연 시간, 그리고 높은 처리량을 통해 대규모 언어 모델을 서빙하는 데 있어 뛰어난 성능을 자랑하면서도, 자원 소비를 최소화할 수 있기 때문이죠. 그리고, 대규모 환경에서도 유연한 확장성을 제공하기에 스타트업이나 대규모 기업에 다니는 엔지니어 모두에게 가장 적합한 프레임워크입니다.
vLLM의 실행은 간단할 수 있지만, 실제로 이를 비즈니스 환경에 맞게 최적화하고 효과적으로 적용하기 위해서는 많은 노하우와 경험이 요구되는데요.
하지만, 아직까지 국내에서는 vLLM을 활용한 LLM 서빙 방법에 대해 자세히 다룬 곳이 없다고 합니다.
그래서 준비한 <vLLM을 활용한 고성능 저비용 LLM 서빙의 모든 것> 강의!
패스트캠퍼스의 [vLLM을 활용한 고성능 저비용 LLM 서빙의 모든 것] 강의에서는 국내 최초로 vLLM을 활용한 LLM 서빙 최적화하는 방법을 배울 수 있다고 하는데요.
4가지 서빙 프레임워크들과의 비교를 통한 추론 이해부터 vLLM 실습으로 상황별 최적화 전략과 실제 추론 노하우까지 모두 알려준다고 합니다.
AI에 관심이 있다면, 한번쯤은 들어봤을 ‘ LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발‘ 베스트셀러 저자가 직접 등판하여 알려준다고 하니, 지금 바로 만나보세요!
