Amazon SageMaker HyperPod에서 vLLM을 활용하여 LLM 추론을 위한 분산 프리필 및 디코딩(DPD)을 구현하는 방법을 소개합니다. HyperPod Inference Operator를 사용하면 모델 성능을 최적화하고 비용 효율성을 높일 수 있습니다.
DPD는 프리필 및 디코딩 단계를 분리하여 각 단계를 독립적으로 확장할 수 있도록 하여, 특히 긴 시퀀스 추론에서 상당한 성능 향상을 가져옵니다. 이를 통해 SageMaker HyperPod의 강력한 컴퓨팅 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.
이번 구현은 vLLM의 최적화된 추론 엔진과 SageMaker HyperPod의 확장성을 결합하여, 대규모 LLM을 효율적으로 운영하고자 하는 개발자에게 유용한 솔루션을 제공합니다.