대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 이제 훈련보다는 실제 트래픽 하에서 토큰을 빠르고 저렴하게 제공하는 방법에 더 많은 제약을 받고 있다. 이를 위해 세 가지 구현 세부 사항이 중요하다. 첫째, 런타임이 어떻게 요청을 일괄 처리하는가. 둘째, 프리필과 디코드를 어떻게 중첩시키는가. 셋째, KV 캐시를 어떻게 저장하고 재사용하는가. 서로 다른 추론 엔진은 이러한 문제에 대해 각각 다른 접근 방식을 취한다. 더 자세한 내용은 링크를 참고하면 된다.

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