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파이썬으로 데이터를 처리하면 C에 비해 많이 느리다고 한다. C는 컴퓨터와 가장 가까운 언어이기 때문에 빠르다. 즉 컴퓨터에게 친숙한 언어를 사용한다고 생각하면된다. 모든지 단점을파이썬으로 데이터를 처리하면 C에 비해 많이 느리다고 한다. C는 컴퓨터와 가장 가까운 언어이기 때문에 빠르다. 즉 컴퓨터에게 친숙한 언어를 사용한다고 생각하면된다. 모든지 단점이 있다면 이를 보완하는 방법을 마련하듯이 파이썬의 속도를 보완하기 위해 numpy 라이브러리를 사용한다.어떤 차이점이 있어서 속도가 다른건지 간단하게 Python과 Numpy에서 리스트 구조의 차이점을 살펴보았다.위의 그림에서 살펴보면 Python은 리스트에 메모리 주소를 저장한다. 즉 다이렉트로 데이터가 있는 주소를 방문하지 않고 중간의 업체를 관리만..

mlflow에 LLM Deployment Server를 사용하는 방법이 있어 실제로 실습을 진행했다. Config.yamlendpoints:- name: completions endpoint_type: llm/v1/completions model: provider: openai name: gpt-3.5-turbo config: openai_api_key: $OPENAI_API_KEY- name: chat endpoint_type: llm/v1/chat model: provider: openai name: gpt-4 config: openai_api_key: $OPENAI_API_KEY- name: chat_3.5..

LLM 서비스를 개발하다 보니 토큰 비용 문제로 캐시 서버를 운영해야하는 상황이 생겼다.사용자의 질의를 캐싱하는 기능이 있는데 Redis는 인메모리 DB 이므로 메모리를 많이 사용한다. 따라서 계속 메모리를 잡아먹기 때문에 주기적으로 지울 필요성이 있다고 생각했다. redis.conf 파일 다운 주소 : https://redis.io/topics/configconf 파일에 대한 설정은 다음의 블로그에 아주 친절하게 설명되어 있다. https://blog.naver.com/eastee/220081013385 docker-compose.ymlversion: '3.8'services: redis: image: redis:7.2.4 container_name: redis env_file: ..

TensorRT-LLM 프레임워크는 일반적인 모델을 TensorRT Engine으로 빌드 하도록 지원해준다. Engine으로 빌드하는 것 뿐만 아니라 다양한 양자화 기법들을 제공한다. GPU에 서빙을 위해 자신만의 엔진으로 최적화 한다고 생각하면 된다. 자세한 내용은 깃헙에 들어가면 많은 설명이 있다. (개인적으로 헷갈리는 부분이 많았다.)TensorRT-LLM 서빙 헤커톤에 참여하여 A100 GPU를 가지고 모델 서빙과 양자화 등 여러 경험을 할 수 있었다. 대상 모델로 DeepSeek 모델을 선정하였고 이를 실제로 TensorRT 엔진으로 변환하고 서빙해보기로 하였다.1. 환경 설정모델을 가지고 이것 저것 해볼때 오류를 많이 접하게 되는데 라이브러리의 버전 이슈로 인하여 발생한 오류가 굉장히 많다. ..