AWS Trainium에서 vLLM을 사용하여 콜드 스타트 추천 개선

이 게시물에서는 vLLM을 사용하여 확장 가능한 추론을 수행하고, AWS 딥 러닝 컨테이너(DLC)를 사용하여 모델 패키징 및 배포를 간소화하는 방법을 보여드립니다. 구조화된 프롬프트를 통해 관심 확장 프로그램을 생성하고, 이를 임베딩으로 인코딩하며, FAISS로 후보를 검색하고, 결과를 검증하여 현실에 기반하도록 적용하며, 콜드 스타트 문제를 과학 실험으로 구성하여 LLM과 인코더 페어링을 벤치마킹하고, 추천 지표를 신속하게 반복하며, 각 구성에 대한 명확한 ROI를 보여드릴 것입니다.