AWS Trainium을 활용하여 vLLM을 이용하면 추천 시스템의 cold-start 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이를 위해 AWS Deep Learning Containers (DLC)를 활용하여 모델을 패키징하고 배포하는 방법을 살펴보겠습니다. 구조화된 프롬프트를 통해 관심 확장을 생성하고, 해당 내용을 임베딩하여 후보를 검색합니다. 또한 검증을 통해 결과를 견고하게 유지하고, cold-start 도전을 과학적 실험으로 다룹니다. LLM과 인코더 쌍을 벤치마킹하고, 추천 메트릭에 빠르게 반복하여 각 구성의 ROI를 명확히 보여줍니다.

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