다수의 LLM 모델을 쉽고 안정적으로 배포하고 운영할 수 있도록 LLM 모델 특화 런타임,서빙 인프라 자원 최적화를 지원합니다
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LLM 모델 전용 최적화된 런타임 추천

PyTorch binary, Safetensor, gguf 등 다양한 배포 형식을 지원하며, Text Generation Inference(TGI), vLLM, llama.cpp 등 LLM 모델의 형식과 특성에 맞는 최적화된 런타임을 추천합니다.

LLM 운영을 위한 인프라 스펙 추천

VRAM 계산기를 통해 LLM 모델 학습 및 추론 시 필요한 VRAM 양을 예측하여 최적의 인프라 스펙을 추천합니다.

안정적인 서빙을 위한 인프라 자원 최적화

CPU/GPU 오프로딩을 활용하여 작은 메모리 환경에서도 메모리 부족(OOM) 없이 안정적인 서빙을 제공하며, LLM 모델 캐싱을 통해 시간 효율성을 극대화합니다.
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