이번 연구는 graphworks.ai와 협력하여 개발한 BentoML 기반 AI 추론 시스템의 성능과 최적화를 조사했어요. RoBERTa 감정 분석 모델을 사용하여 다양한 워크로드 시나리오에서 성능을 측정하고, 지연 시간과 처리량 등의 주요 지표를 분석했어요. 실험 결과, 런타임, 서비스, 배포 수준에서 최적화 전략을 적용하여 효율성과 확장성을 향상시킬 수 있었어요.