점진적 모델 가지치기를 이용한 하이브리드 클라우드-포그 토폴로지 전반에 걸친 LLM 배포

대규모 언어 모델(LLM)은 대화형 AI, 코드 생성, 요약 등 다양한 시나리오의 핵심 기반 기술이 되었습니다. 그러나 이 모델들을 배포하는 데에는 특히 컴퓨팅 자원이 제한적인 하이브리드 클라우드-포그 아키텍처 환경에서 상당한 어려움이 따릅니다. 이러한 환경에서는 실시간 추론이 엣지 단에서 더 가깝게 실행되어야 할 필요가 있습니다. 이러한 경우, 점진적 모델 가지치기는 정확도에 영향을 주지 않으면서 모델 크기와 계산 비용을 줄이는 솔루션을 제공하며 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 계층 인식 및 리소스 적응형 가지치기 기술을 사용하여 클라우드-포그 토폴로지 전반에 걸쳐 LLM을 효율적으로 배포하는 방법에 대해 논의할 것입니다.