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Deploying Open-Source Large Language Models: A performance Analysis

Created by
  • Haebom

저자

Yannis Bendi-Ouis, Dan Dutartre, Xavier Hinaut

개요

2022년 11월 ChatGPT 출시 이후 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 다양한 대규모 언어 모델(LLM)이 등장했지만, 서비스 배포에 필요한 요구사항은 종종 불분명하고 사전 평가가 어렵습니다. 본 논문에서는 보르도 대학 인리아 센터에서 수행한 다수의 실험을 통해, vLLM(대규모 언어 모델 추론 최적화를 위한 파이썬 라이브러리)을 사용하여 다양한 크기의 모델(주로 Mistral과 LLaMa)의 성능을 사용 가능한 GPU에 따라 비교 분석했습니다. 본 연구 결과는 개인 및 공공 단체가 LLM을 배포할 때, 보유한 하드웨어에 기반하여 다양한 모델의 성능을 평가하는 데 유용한 정보를 제공하며, 다양한 응용 분야에서 LLM의 채택 및 사용을 용이하게 하는 데 기여합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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다양한 크기의 LLM(Mistral, LLaMA 등)의 GPU 성능 비교 데이터를 제공하여 효율적인 모델 선택 및 배포 전략 수립에 도움을 줍니다.
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vLLM 라이브러리를 활용하여 LLM 추론 최적화 방안을 제시합니다.
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LLM의 실제 배포에 필요한 자원 및 성능 요구사항에 대한 실질적인 정보를 제공합니다.
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다양한 응용 분야에서 LLM 채택 및 사용을 촉진합니다.
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한계점:
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특정 모델(Mistral, LLaMA)과 vLLM 라이브러리에 국한된 실험 결과입니다. 다른 모델이나 라이브러리에 대한 일반화에는 추가 연구가 필요합니다.
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사용된 GPU의 종류 및 사양에 따라 결과가 달라질 수 있으므로, 일반화에는 제한이 있습니다.
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테스트 환경의 특수성으로 인해 다른 환경에서의 결과는 상이할 수 있습니다.
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평가 지표의 다양성 부족이 있을 수 있습니다.
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