추론 프레임워크
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가속 컴퓨팅 인프라 위에서 실제로 LLM 을 서빙·분산 추론·파인튜닝 하는 AI 프레임워크 계층입니다. 단일 노드 고성능 서빙(vLLM), Kubernetes 네이티브 분산 추론(llm-d), MoE 모델 처리, NVIDIA NeMo 기반 학습과 함께 추론 모델의 reasoning·tool call 출력 경계를 운영하는 기준까지 포함합니다.
vLLM 모델 서빙PagedAttention 기반 고성능 LLM 추론, Continuous Batching, Tensor/Pipeline Parallelism, Multi-LoRA 핫스왑.추론·도구 호출 출력 무결성reasoning·tool call이 답변으로 새는 원인을 모델·템플릿·파서·API·클라이언트 층으로 분류하고 엔진 설정·검증·교정 계층으로 막는 기준.llm-d 분산 추론Kubernetes 네이티브 분산 추론 스케줄러, KV Cache-aware 라우팅, prefix cache 최적화, Disaggregated Serving.HyperPod Inference OperatorSageMaker HyperPod 관리형 KV cache·지능형 라우팅(prefixaware/kvaware)·DPD. Tiered Gateway와의 차이와 L2 라우팅 레이어 역할.MoE 모델 서빙Mixture of Experts 모델 효율 서빙 — Expert Parallelism, 동적 라우팅, 메모리 최적화.NeMo 프레임워크NVIDIA NeMo 기반 대규모 학습·파인튜닝, 분산 학습, EFA 고속 네트워크, 체크포인팅.
학습 순서
vLLM → 추론·도구 호출 출력 무결성 → llm-d → HyperPod Inference Operator → MoE → NeMo 순으로 읽으면 "단일 노드 최적화 → 출력 경계 운영 → 분산 추론 → 관리형 추론 라우팅 → 대규모 MoE → 학습 프레임워크" 의 점진적 난이도를 따라갈 수 있습니다.