LLM 추론 메모리 병목을 해결할 UL-SMF: KV 캐시 최대 384배 압축 기술 검토 보고서
Transformer 기반 LLM의 긴 문맥(Long-context) 처리 시 발생하는 KV 캐시 메모리 문제를 해결하기 위한 오픈소스 프로젝트 ‘UL-SMF’를 분석합니다. FSQ와 동적 잠재 매핑을 통한 384배 압축 성능과 실제 서비스 도입 시 검증해야 할 핵심 지표를 정리했습니다.
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서버 비용 없는 웹 AI 구현, Transformers.js 도입을 위한 기술 검토 가이드
Hugging Face의 transformers.js를 활용하여 브라우저 환경에서 머신러닝 모델을 직접 구동하는 방법을 탐구합니다. 서버 인프라 비용 절감과 데이터 프라이버시 강화라는 이점 뒤에 숨겨진 클라이언트 자원 점유 및 성능 편차 문제를 기술적 관점에서 분석합니다.
