이번 튜토리얼에서는 vLLM을 기반으로 한 동적 KV 캐시 구현인 kvcached에 대해 알아봅니다. 이 구현은 대형 언어 모델의 GPU 메모리 사용을 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다. 먼저, 환경을 설정하고 OpenAI 호환 API를 통해 경량화된 Qwen2.5 모델을 배포하여 실제적인 추론 워크플로우를 보장합니다. 이후, 우리는 통제된 실험을 설계하여 kvcached의 효과를 분석합니다. 이 과정에서 동적 KV 캐시 할당이 GPU 메모리 사용에 미치는 영향을 살펴보며, 다양한 모델을 GPU에서 공유하는 방법에 대해서도 논의합니다.

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